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Enregistrement W4387334251 · doi:10.2166/wst.2023.320

Thermal properties of treatment wetlands operated under freezing conditions

2023· article· en· W4387334251 sur OpenAlexafffund
Zhanna Grebenshchykova, Nicolas Forquet, Jacques Brisson, Xavier Lachapelle-T., Yves Comeau, Florent Chazarenc

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConstructed Wetlands for Wastewater Treatment
Établissements canadiensPolytechnique MontréalLehigh Hanson (Canada)Université de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'EnvironnementInstitut National de Recherche en Sciences et Technologies pour l'Environnement et l'AgricultureMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésCloggingEnvironmental scienceWetlandSnowAerationVegetation (pathology)Hydrology (agriculture)SnowmeltEnvironmental engineeringAtmospheric sciencesGeotechnical engineeringMeteorologyGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of treatment wetlands (TWs) presents particular challenges in regions with sub-zero winter temperatures, due to reduced biological activity and risk of pipe breakage or clogging due to freezing. We studied the vertical temperature distribution in four pilot-scale TWs exposed to winter temperatures in order to determine the impact of operational system parameters and the role of insulation on heat conservation inside the filtering bed. The overall temperature pattern was similar in all wetlands, with a trend of increasing temperature from the surface toward the bottom during the cold season. No freezing was detected in the wetlands despite average daily temperatures as low as -20 °C. Influent water temperature and hydraulic loading had a stronger influence on TW temperatures in winter than air temperature. The vertical distribution of temperatures in TWs is more sensitive to hydraulic loading variation in the percolating operating condition than in the saturated flow with forced aeration configuration. Our results suggest that TW systems can remain operational under cold winter conditions provided the surface is properly insulated by vegetation, mulch and/or snow.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission2
Résumé présentoui

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