The effects of permeable baffles on hydraulic and treatment performance in retention ponds
Notice bibliographique
Résumé
Permeable baffles can play a significant role in enhancing the pollution removal efficiency of retention and treatment ponds. Understanding and quantifying the impact of permeable baffles on hydraulic performance and solute transport characteristics is crucial for determining the optimal number and configuration of baffles to ensure robust treatment performance in retention ponds. A three-dimensional numerical model has been developed in a Cartesian coordinate system , incorporating both the Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) hydrodynamic model and the k - ω turbulence closure model. In this study, a non-reactive tracer model based on the advection-diffusion equation is implemented to evaluate contaminant transport and mixing within the retention pond system. The modified Darcy equation is utilized to model the interaction between permeable baffles and the tracers. The proposed numerical model is successfully validated against physical modelling measurements of solute characteristics in retention ponds with permeable baffle retrofitting. The developed model is then used to run ten scenario-based simulations with varying baffle porosity, position, and number, achieving a root mean square error (RMSE) of less than 0.04, showcasing the robustness of the proposed model. The effects of permeable baffles on the flow hydrodynamic characteristics in the pond are comprehensively analyzed using velocity fields and turbulent kinetic energy (TKE). Subsequently, the tracer transport pathways, residence time distributions (RTDs), and the associated hydraulic indices are determined to assess the treatment efficiency of the system affected by baffle characteristics. Analysis of the numerical results highlights the significant role of permeable baffles in homogenizing flow distribution, dampening inflow momentum, and dissipating turbulent kinetic energy. The resulting flow modifications contribute to an augmentation of the pond's effective volume, thereby leading to elevated treatment performance. The porosity of baffles is the key underlying parameter that influences the overall hydrodynamics and hydraulic performance of the retention system, leading to increases in the momentum index MI ranging from 3.15 % to 14.6 % across various cases tested in this study. Baffles with finer porosity are more effective in preventing short-circuiting and ensuring a more uniform distribution of tracers. The positioning of the first baffle markedly affects the spatial distribution and turbulence intensity of the inflow, exhibiting varying mitigating effects on surface short-circuiting with alterations in baffle porosity, with these effects ranging from 2 % to 25 %. Increasing the number of baffles from 2 to 3 within the pond is found to intensify viscous energy loss and optimize hydraulic efficiency by 9.3 %. The proposed numerical model serves as a robust tool for optimizing treatment pond design , offering detailed insights into the critical role of baffle characteristics in enhancing pollution removal processes in retention pond systems.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».