Investigating incomplete mixing models in cross junctions under real-world conditions of water distribution networks
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Questions have been raised about the correctness of water quality models with complete mixing assumptions in cross junctions of water distribution systems. Recent developments in the mixing phenomenon within cross junctions of water distribution networks (WDNs) have heightened the need for evaluating the existing incomplete mixing models under real-world conditions. Therefore, in this study, two cross junctions with pipe diameters of 100 × 100 × 100 × 100 mm and 150 × 150 × 150 × 150 mm were employed in laboratory experiments to evaluate six existing incomplete mixing models for 25 flow rate scenarios ranging between 1.5 and 3.0 L/s. It was observed that within the same flow rate scenario, the degree of mixing in a cross junction with a pipe relative roughness of 6.00 × 10−5 (pipe diameter of 25 mm) was higher than that in a cross junction with a pipe relative roughness of 3.00 × 10−5 (pipe diameter of 50 mm) and smaller. Considering the real-world size of pipes in evaluating the incomplete mixing models showed that two incomplete mixing models, AZRED and the one by Shao et al., had the best accordance with the results of the laboratory experiments.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».