Selection and Evaluation of Integrated Solutions in a Combined Sewer Network
Notice bibliographique
Résumé
Combined sewer overflow (CSO) control strategies are commonly selected relying on optimization or multicriteria analysis. A methodology is proposed in this paper for selecting and evaluating the solutions to mitigate stormwater problems in combined sewer systems (CSSs) based on the understanding and rigorous diagnosis of the causes of the observed problems using hydrological/hydraulic simulations. The methodology was applied to a sewer catchment near Montreal (Canada) in order to reduce the magnitude and recurrence of sewer surcharge and local flooding without increasing the recurrence of CSOs. Two types of control strategies were considered: (1) large-scale solutions, i.e., redirection of stormwater inflows and separation of the CSS; and (2) source control solutions including both green and gray infrastructure. These solutions were evaluated through a comparative analysis of nine scenarios. Based on the results, source control solutions could be considered as the most effective interventions on the studied catchment for eliminating or significantly reducing the occurrence of sewer surcharge (from an average of 6.7 to 2.6) and surface flooding on local streets (from an average of 3.5 to 0.4 per year). The developed methodology is a valuable tool to be applied to other urban drainage catchments that encounter problems similar to those observed on the studied catchment.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».