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Enregistrement W4390940212 · doi:10.2166/wst.2024.012

Numerical study on hydraulic characteristics of rotating stepped dropshafts in deep urban tunnels

2024· article· en· W4390940212 sur OpenAlexaff
Ruihao Peng, Jiachun Liu, Biao Huang, Xiaodong Yu, David Z. Zhu

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic flow and structures
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNatural Science Foundation of Ningbo
Mots-clésMechanicsEntrainment (biomusicology)Flow (mathematics)Air entrainmentGeologyMomentum (technical analysis)Computer simulationGeotechnical engineeringPhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As an important component of the deep tunnel drainage system for dealing with urban waterlogging, the rotating stepped dropshaft has been proposed due to its small air entrainment. However, the hydraulic characteristics inside the shaft still need to be fully studied. In this study, the flow patterns, water velocity, and pressure in the rotating stepped dropshaft under different flow rates and geometric parameters were studied using a three-dimensional numerical model. The results show that increasing the central angle of the step and reducing the step height can both reduce the terminal velocity. A theoretical formula for predicting the terminal velocity was established and well validated. The connection between the shaft and the outlet pipe poses a severe threat to the structural safety due to alternating positive and negative pressures. Wall-attached swirling flow generates a circular high-pressure zone at the bottom of the dropshaft and the larger the flow rate, the greater the pressure gradient at the center of the bottom. By using the momentum theorem and considering the impact pressure range of the swirling flow, the shaft bottom pressure can be predicted reasonably well.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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