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Enregistrement W4386292014 · doi:10.24912/jmts.v6i3.23685

STUDI SEDIMENTASI GUNA PENENTUAN UMUR RENCANA WADUK PADA WADUK JATIBARANG KOTA SEMARANG

2023· article· id· W4386292014 sur OpenAlexaff
Ratih Pujiastuti, Fitria Pra, Risdiana Cholifatul Afifah

Notice bibliographique

RevueJMTS Jurnal Mitra Teknik Sipil · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineEngineering
ThématiqueMining Techniques and Economics
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salah satu permasalahan pada operasional sebuah waduk adalah sedimentasi. Kapasitas tampungan waduk dipengaruhi oleh volume sedimen yang masuk ke waduk. Akibat sedimentasi dapat berpengaruh terhadap umur waduk. Untuk menanggulangi permasalahan sedimentasi pada waduk perlu diketahui perkiraan volume sedimen yang masuk ke waduk. Analisis jumlah sedimen yang masuk ke Waduk Jatibarang dilakukan dengan menjumlahkan total sedimen layang dan sedimen dasar. Simulasi dilakukan selama umur rencana waduk yaitu 50 tahun. Sedimen layang dihitung dengan menurunkan persamaan dari data pengukuran debit air dan konsentrasi sedimen. Sedimen dasar dianalisis melalui pendekatan rumus empirik dari Meyer-Petter Muller. Adapun total perkiraan sedimen yang masuk ke waduk selama 50 tahun adalah sebesar 7.629.799,05 m3. Selanjutnya perhitungan sedimen yang mengendap dilakukan dengan metode trap efficiency oleh Brune dan menghasilkan nilai sebesar 6.643.514,71 m3. Dari perhitungan diketahui volume akhir waduk pada tahun ke-50 adalah 13.756.485,29 m3. Sedimen yang mengendap di waduk diperkirakan sebesar 132.870,29 m3 per tahun. Dengan menggunakan data volume dead storage berdasar data teknis waduk 6.800.000 m3, dihitung sisa volume yang ada yaitu sebesar 156.485,29 m3. Perhitungan sisa umur waduk diperoleh dengan membandingkan sisa volume dengan volume sedimen per tahun. Berdasarkan hasil analisa, dapat disimpulkan bahwa rencana umur Waduk Jatibarang adalah 51,1 tahun. Kata Kunci: sedimentasi, sedimen layang, sedimen dasar, trap efisiensi, Waduk Jatibarang

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 GPT0,243
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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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