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Enregistrement W4386243011 · doi:10.1016/j.wen.2023.08.001

Numerical simulation and optimization of a circular open channel for fish farming using Computational Fluid Dynamics (CFD)

2023· article· en· W4386243011 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWater-Energy Nexus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic flow and structures
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInletComputational fluid dynamicsEnvironmental scienceFiltration (mathematics)TurbulenceMarine engineeringWater flowVolume (thermodynamics)Flow (mathematics)MechanicsEnvironmental engineeringGeotechnical engineeringHydrology (agriculture)EngineeringMechanical engineeringMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open canals are one of the most common and cost-effective methods in water supply networks; they are widely used in different industries such as agriculture, water and sewage treatment, urban drainage, pisciculture and water parks. Due to global warming, the demand in clean energy to replace fossil fuels has caused using water turbines in riverbeds and aqueducts to be important. On this basis, optimizing key parameters such as flow motion and canal turbulence is crucial to reduce breakdowns while designing canals. In fact, the inappropriate adjustment of velocity and pressure within the canals may lead to the system failure: imbalance between inlet and outlet will increase the water level and the pressure on canal walls thus, leading to breakdown. In this paper, a circular open canal was designed for a pisciculture system. The velocity and height of the water canal is controlled by the canal inlet and outlet system and the water flows continuously inside the canal. By keeping the canal water volume constant in any time and the flow motion with constant velocity, the system makes the fishes feel infinite movement. Furthermore, the water particles and impurities (e.g., food and fish feces) are removed by the outlet from the canal bottom, transferred to the filtration system, and returned to the fish farm by the canal inlet after the filtration procedure; the mentioned technique causes the water canal to be kept at its optimal level. Computational Fluid Dynamics (CFD) has been used to simulate the canal flow. Solving the Navier-Stokes equations numerically and assuming incompressible, unsteady, and two-phase flow, the parameters of the canal flow were extracted. Also, by mounting the system outlet along the path of water movement, greatly reduces the adverse effects of the outlet suction force on the canal main flow. Moreover, by dividing the canal inlet with guide vanes, the inlet has been modified for the entrance of the clean water simultaneously with the distribution of the inlet flow to several smaller flows in order to make the canal water continue to move continuously without any turbulence.

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.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,400

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,234 · 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