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Enregistrement W4312531758 · doi:10.14796/jwmm.c494

An Application of Computational Fluid Dynamics to the Hydraulic Analysis of a Water Intake Tower

2022· article· en· W4312531758 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Management Modeling · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic flow and structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational fluid dynamicsTowerHydraulic headHead (geology)Current (fluid)Marine engineeringFluid dynamicsWater flowUpstream (networking)Flow (mathematics)Stage (stratigraphy)Volumetric flow rateEngineeringComputer sciencePetroleum engineeringEnvironmental scienceGeotechnical engineeringMechanicsCivil engineeringGeologyAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydraulic engineers must sometimes perform hydraulic analyses of water control structures to evaluate system behavior under current operational demands and determine if design improvements may be needed. This paper summarizes an example of how computational fluid dynamics can be used for this purpose. A computational fluid dynamics model of a water intake tower that is connected to a pump station though a tunnel was constructed using the commercial software FLOW-3D. The model was used to evaluate head losses through the structure for a desired sustained pumping rate. The computational fluid dynamics modeling results for the intake tower indicate that if the target discharge rate is to be sustained while the upstream delivery canal stage is at its design stage, the head loss across the structure will comprise most of the head loss incurred through the water delivery system. Moreover, an examination of model output revealed certain features of the structure’s hydraulic design that result in excessive losses within the tower and near the entrance of the downstream tunnel.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,207 · 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'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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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