MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4244161086 · doi:10.32920/ryerson.14648427

Study of a self-scouring outfall in Lake Ontario by physical and computer modeling

2021· preprint· en· W4244161086 sur OpenAlexaboutno aff
Shanil Persaud

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutfallSedimentHydrology (agriculture)ShoreSewerageEnvironmental scienceSedimentationSediment transportGeologyOceanographyGeotechnical engineeringEnvironmental engineeringGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coastal outfalls that discharge storm water and/or sewerage into bodies of water are part of a collection of critical municipal infrastructure that must be kept functioning properly at all times so as to avoid expensive frequent maintenance and environmental problems. The Green Road costal outfall pipe, located in an embayment on the shores of Lake Ontario in the City of Hamilton, is subject to sediment plugging by waves that transport sediments from an eroding bluff to the east into the study outfall pipe, thereby reducing its hydraulic discharge capacity. To alleviate the problem of outfall blockage, a 1:15 scale undistorted physical (hydraulic) model ws designed and built at the National Water Research Institute (NWRI) to study the performance of a self-scouring outfall (SSO), a structure that utilizes combination of wave run-up slopes, converging walls and steep outlet channels to promote self-cleansing with respect to sediment to prevent direct sediment intrusion into the outfall pipe. A commercial computational fluid dynamics (CFD) model FLUENT, was used to study the internal hydrodynamics of the complex outfall structure. Results from the physical model determined that the performance of the SSO is a function of wave direction, water level, wave height and period, as well as sediment characteristics. Model results indicate that a SSO built on the shores of Lake Ontario would be able to scour a greater amount of sediment in conjunction with a high water level and wave height of 75.07 m and 1.95 m, respectively. A modified SSO design reduced sedimentation on the wave run-up slopes by more than 25% and was 100% effective in preventing direct sediment intrusion. The structure performed exceptionally better than a traditional outfall in terms of sediment handling. Therefore, it is expected a municipality can save a great deal of money on cleanouts by installing a self-scouring outfall to prevent outfall plugging.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHydrology and Sediment Transport Processes→Travaux en français237 207→