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Enregistrement W4248458761 · doi:10.46300/9105.2020.14.3

Investigation on Dynamics of Sediment and Water Flow in a Sand Trap

2020· article· en· W4248458761 sur OpenAlexaff
Muhammad Raza Ul Mustafa, R. B. Rezaur, Mohammad Tariq, Muhammad Rizwan Javed

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic flow and structures
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi Petronas
Mots-clésTrap (plumbing)SettlingSediment trapSedimentComputational fluid dynamicsFlow (mathematics)Deposition (geology)GeologySedimentationGeotechnical engineeringParticle (ecology)Flow velocityEnvironmental scienceHydrology (agriculture)GeomorphologySoil scienceMechanicsEnvironmental engineeringOceanographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sediment and flow dynamics in a sand trap of Golen Gol hydropower project in Pakistan was evaluated using a Computational Fluid Dynamics (CFD) model. Sediment Simulation in Intakes with Multi Block Options (SSIIM) CFD model was used to simulate the sediment and flow behavior in the sand trap. Numerical simulation results demonstrated that the horizontal and vertical component of velocities at any region of settling basin was less than the designed critical flow velocity of the sand trap. The design with respect to dimensions and proportioning of the sand trap were found appropriate for inducing low flow velocities throughout the settling basin of the sand trap supporting the deposition of sediments. The results obtained from simulation further presented the 100% removal of the desired sediments (particle size class ≥ 0.205 mm diameter) could be achieved in the sand trap. All this verify the design of sand trap is in accordance with the desired designed sediment removal efficiency of the sand trap.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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