MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4318406482 · doi:10.1061/joeedu.eeeng-6987

Evaluation of a Three-Dimensional Hydrodynamic and Water Quality Model for Design of Wastewater Stabilization Ponds

2023· article· en· W4318406482 sur OpenAlexaffabout
Fatemeh Gholami Mahyari, Leon Boegman, Alexander Rey, Ryan P. Mulligan, Pascale Champagne, Yves Filion, Ana Maria Ferreira da Silva

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceAlkalinityEffluentWater qualityEnvironmental engineeringWastewaterBiogeochemical cycleStabilization pondNutrientInletBafflePhytoplanktonSurface waterSewage treatmentHydrology (agriculture)Environmental chemistryChemistryEcologyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A three-dimensional coupled hydrodynamic and water quality model (Deflt3D-WAQ) was applied to evaluate the ability of a computational simulation to reproduce seasonal water quality conditions over a seven-month period in a wastewater stabilization pond located in eastern Ontario, Canada. Trends in effluent nutrient concentrations, pH, and dissolved oxygen were visually reproduced, and root-mean square errors, in comparison with weekly observations (alkalinity, 43 gHCO3 m−3; dissolved oxygen, 4.0 gm−3; NO3, 2.2 gN m−3; PO4, 0.10 gP m−3; NH4, 0.14 gN m−3; pH, 0.65), were consistent with literature values. Three phytoplankton groups (green algae, diatoms, and flagellates) were also simulated. The calibrated model was extended to investigate the effects of changes in pond design on treatment efficiency, including removing the baffle, increasing the pond depth, increasing wind sheltering, and relocating the influent pipe from the pond bottom to the surface. Increasing the pond depth and wind sheltering reduced vertical mixing, sequestering nutrients near the sediments and improving effluent water quality. Removing the baffle had no impact on removal efficiency, and relocating the inlet to the surface reduced pond efficiency. Three-dimensional biogeochemical models thus provide a virtual process-based means for testing pond prototype design.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Environmental EngineeringMême sujetSoil and Water Nutrient DynamicsTravaux en français237 207