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Enregistrement W4386185801 · doi:10.1061/joeedu.eeeng-7346

Temperature Correction for Clean-Water Tests with Reference to ASCE/EWRI Standard 2-22

2023· article· en· W4386185801 sur OpenAlexaff
Johnny Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensConestoga College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerationVolume (thermodynamics)Mass transferMass transfer coefficientEnvironmental scienceWastewaterMechanicsEnvironmental engineeringEngineeringWaste managementThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In wastewater treatment design, it is common practice to test aeration equipment in clean water first, and then extrapolate the result to wastewater via a correction factor. The most commonly adopted procedure for testing in clean water is the ASCE/EWRI Standard 2-22 that measures the oxygen transfer rate (OTR) as a mass of oxygen per unit time dissolved in a volume of water by an oxygen transfer system operating under a given gas rate and power conditions, based on a simplified mass transfer model. The procedure is applicable to ordinary test conditions, such as overhead pressure (atmospheric pressure), water temperature (between 10°C and 30°C), water depth (between 3 and 6 m), mixing conditions (as produced by ordinary gas flow), and so forth. It may not be suitable for outside these boundary conditions. A weakness of this standard is temperature correction, where it was recommended to use a correction factor named theta (Ɵ) to adjust the test result to a common temperature of 20°C. A recent discovery of the validity of the mass transfer model opens the door to a more precise method of estimating correction factors, the findings of which have been published in various journals. This article proposes a Rational Method in dealing with the problem of temperature correction that has led to overestimations or underestimations of the mass transfer coefficient (MTC) at standard conditions.

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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,465

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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