Application of Real-Time Control and Source Control Solutions to Reduce Combined Sewer Overflows: A Review of Approaches and Performances
Notice bibliographique
Résumé
Real-time control (RTC) and source control solutions (SCSs) can be cost-effective and reliable ways to improve the performance and mitigate the negative impacts of urban drainage systems. In this paper, we review and discuss different approaches to applying RTC and SCSs for combined sewer overflow management. Applications of RTC and SCSs have been classified into three main categories in previous studies: (1) RTC applied individually to a sewer system, (2) RTC applied to a sewer system in addition to passive SCSs, and (3) RTC applied directly to SCSs. In this paper, we compare the RTC techniques and strategies typically employed within each category. We highlight the benefits and point out major gaps and issues that have not been investigated previously with the aim of promoting the long-term implementation of RTC for urban drainage systems. The findings indicate that RTC of urban drainage systems has been widely applied in different contexts and with different control objectives, but few studies have implemented RTC and SCSs in combination. Significant improvements have been observed in terms of both water quality and quantity when RTC and SCSs are integrated; however, more studies are required in order to resolve some technical issues and to investigate the cost effectiveness of individual and combined solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».