Operational Efficiency Assessment of the Sewage Pumping Station Using the Performance Index under Real Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Sewage pumping stations (SPSs) are an essential part of the sewage system, especially in flat areas such as many cities in Iraq, therefore any delay in operation schedule may be cause flooding in the upstream part of the system.The objective of this study is to evaluate the operating efficiency of the pumps and the fluctuation of sewage flow between the influent and effluent of the sewage pumping stations as an indicator of the operating system inside the station.The methodology of the study includes find the hydraulic analysis, the Performance Index by statistical model and evaluate the efficiency of pumps in Al-Dora SPS.This work suggests and classifies the behavioral of index of SPSs in sewage system using the systematic Supervisory control and data acquisition (SCADA) to collect the data during a period from January to December 2018.Dora sewage pump station position in western part of Baghdad city has been carried out to investigate the operation as real field operation conditions.The critical behavioral of the sewage pumps has examined and analyzed to observe the pumps involved in this station.The achieved results showed flooded, emergency, a good and very good performance which evaluates the SPS using Artificial neural network (ANN) with its correlation coefficient (R2 97.5%) of the model and gives a suitable indication that Dora SPS works in good condition, but an overflow is caused by the backup in the inlet sewer.For all these cases, pump efficiency has been identified and provided through this project.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».