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Enregistrement W4403872064 · doi:10.1061/jhend8.hyeng-14117

Prediction of Geyser Occurrences in Covered Manholes of Urban Stormwater Systems

2024· article· en· W4403872064 sur OpenAlexaff
Yaohui Chen, Shangtuo Qian, Qian Yu, David Z. Zhu, Jiangang Feng, Hui Xu

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydraulic Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStormwaterStormwater managementGeologyGeotechnical engineeringEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Civil engineeringEngineeringSurface runoff

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Storm geysers are air–water eruptions from stormwater manholes during intense rainfalls, which raise public safety concerns. They arise from entrapped air release in stormwater tunnels as flow transitions from open to pressurized. This paper experimentally investigated air–water flow characteristics during air pocket release in covered manholes. Four geyser regimes were identified: no geyser, single air-release geyser, single rapid-filling geyser, and multigeysers. The air-release geyser and rapid-filling geyser refer to ejections of water column and air–water mixture induced by distinct mechanisms. Impacts of manhole diameter, cover ventilation area, system pressure head, and initial air pocket volume on geyser regimes were analyzed. As manhole diameter increases or cover ventilation area decreases, maximum geyser heights decrease, subsequently decreasing the likelihood of geyser occurrence. Higher system pressure head and larger initial air pocket volume increase the maximum geyser heights. Equations were derived to predict the maximum geyser heights, and prediction accuracies exceeded 87%, providing safe predictions of geyser occurrences relative to the manhole height. The findings can help provide advance warning of geysers when combined with information of stormwater system structures and real-time monitoring of operating conditions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, 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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