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Enregistrement W4411454995 · doi:10.15181/csat.v9.2501

The project of installing a ballast water treatment system on the Klaipėda University research vessel Mintis

2025· article· en· W4411454995 sur OpenAlexaboutno aff
Aidas Čurovas

Notice bibliographique

RevueComputational Science and Techniques · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBallastInstallationEngineeringWaste managementEnvironmental scienceEnvironmental engineeringMechanical engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a comparative analysis of ballast water treatment technologies, along with a detailed evaluation of the selection of treatment equipment, calculations of hydraulic pressure loss, and a theoretical layout of the equipment. The technology analysis assesses 13 different treatment methods based on six criteria for installing such systems in the space-restricted engine room, aiming to mitigate the threat posed by untreated ballast water to marine life. The selected technologies are filtration and ultraviolet (UV) as the primary and secondary ballast water treatment technologies. These methods ensure efficient, rapid, and environmentally friendly ballast water treatment. Another study component focuses on selecting and integrating the ballast water treatment system with the chosen technologies. It was determined that the PureBallast 3.2 Compact Flex ballast water treatment system, supplied by Alfa Laval, would be installed, offering a capacity of 85 m³/h and recognised as one of the world’s leading providers of high-quality water treatment solutions. Given the installation of the new system on board, hydraulic pressure loss calculations were conducted to assess whether the existing ballast pumps on the ship possess adequate capacity to support the treatment system. The results indicate that both pumps are insufficient to supply ballast water through the system at the required pressure. Practical solutions could involve replacing the impellers, adjusting the flow rate, or replacing the pumps.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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