MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4306888769 · doi:10.2166/aqua.2022.206

Does intermittent supply result in hydraulic transients? Mixed evidence from two systems

2022· article· en· W4306888769 sur OpenAlexafffund
John Erickson, Kara L. Nelson, David Meyer

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Supply Research and Technology—AQUA · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaTata Center for Technology and Design, Massachusetts Institute of TechnologyInter-American Development BankBlum Center for Developing Economies, University of California BerkeleyUnited States Agency for International Development
Mots-clésEnvironmental scienceWater supplyHigh pressureSurgeEngineeringEnvironmental engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pressure transients can cause severe damage in continuous water supply pipe networks, but little is known about pressure transients in intermittent networks. Published examples of high-frequency pressure monitoring in intermittent networks are lacking. Intermittent supply can be caused by poor network condition and is associated with delivering less water, less frequently, and with poorer quality than continuous supply. Given the frequency with which intermittent systems drain, fill, and change supply regimes, pressure transients have been hypothesized to be common and to be one mechanism by which intermittent supply further degrades network condition. We present supply start-up data from two very different intermittent systems: a low-pressure, intermittent network in Delhi, India, and a higher-pressure intermittent network in Arraiján, Panama. Across monitoring locations at both sites, we did not detect substantial pressure transients due to pipe filling. In Arraiján, pump start-ups, pump shutdowns, and pipe bursts were associated with potentially problematic transients. We conclude that pipe filling in intermittent supply does not always result in concerning pressure transients. The largest risks to pipe conditions we observed were due to pumping changes in close succession; hence, we recommend that utilities operating intermittent (and continuous) systems leave adequate dissipation time between changes in pump operation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Water Supply Research and Technology—AQUAMême sujetWater Systems and OptimizationTravaux en français237 207