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Enregistrement W4392644606 · doi:10.5194/egusphere-egu24-20781

Evaluating uncertainty in debris flood modelling for the design of a steep built channel

2024· preprint· en· W4392644606 sur OpenAlexaffabout
Isabelle Cheff, Julie Taylor, A. Mitchell, Kathleen Horita, Darren Shepherd, Steven Rintoul, Rob Scott Millar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensBGC Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebrisFlood mythChannel (broadcasting)Environmental scienceHydrology (agriculture)GeologyComputer scienceGeotechnical engineeringGeographyArchaeologyTelecommunicationsOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogeomorphic hazards are natural hazards that involve the mobilization, transport, and deposition of mixtures of water and debris or sediment and can take the form of floods, debris floods and debris flows. Such hazards occur in a continuum with varying size and concentration of entrained sediment and debris. Within this continuum, debris floods occur when large volumes of water in a creek or river entrain the gravel, cobbles, and boulders on the channel bed; also known as “full bed mobilization”. Debris floods have transient behaviour over the duration of the event with pulses of sediment laden (i.e., boulders and woody debris) flow and more diluted (i.e., water-like) flows. There is limited guidance in available literature on the hydraulic modelling of debris floods, in particular, Type 2 debris floods (i.e., diluted debris flows). There are several fluid dynamics models that could be used, and several rheologies that can be used to parametrize the flows, however, the complexity of real debris flood behaviour generally needs to be simplified to an equivalent fluid rheology in practice.Following heavy, prolonged rainfall in southwestern British Columbia, Canada, in mid-November 2021, several road and railway crossings were damaged by hydrogeomorphic hazards and erosion. These events highlight the need for the design and construction of bridge crossings able to withstand hydrogeomorphic hazards for transportation network resiliency. The modelling work described in this study was in support of the design of an armoured channel for a site that was impacted by a debris flood in November 2021.The proposed crossing is a steep and complex channel geometry, with channel slopes between 8 and 35%. Estimates of, flow depths, velocities, and shear stresses, were required for design. To capture the full effects of the steep and complex geometry of the proposed channel, debris floods were modelled in both two-and three-dimension using HEC-RAS and FLOW-3D, respectively. To provide conservative but realistic design values, multiple debris flood scenarios were modelled with the intention of capturing the range of transient behaviour expected over the duration of a debris flood and evaluate the uncertainties in the model parameterization. The debris flood model parameterization included a high and low mobility Bingham rheological parameters set (e.g. viscosity and yield stress) and modelling the flood as laminar or turbulent flow. The higher mobility turbulent flows are more representative of a flood condition that has a lower sediment concentration during the later stages of a debris flood event, while the lower mobility laminar cases are expected to be more representative of surge fronts with a higher sediment concentration.Different debris flood cases provided critical design values for different parameters. Generally, the low mobility laminar flow was the most conservative for flow depth. Modelled velocity and shear stress were not only dependent on the debris flood case, but varied within the channel sections between the two and three-dimensional results. Design values were proposed using a percentile of the amalgamated results of all debris flood cases modelled to capture the variation of the modelled cases.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,353
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 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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