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Enregistrement W4413135929 · doi:10.1061/9780784486368.040

Calculating Head Loss due to Air-Binding in Water and Wastewater Pipelines Using an Innovative Transient Model

2025· article· en· W4413135929 sur OpenAlexaff
Ahmad Malekpour, Jean-Luc Daviau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensWSP (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransient (computer programming)Pipeline transportWastewaterHead (geology)Transient analysisHydraulic headPetroleum engineeringEnvironmental scienceMarine engineeringComputer scienceEngineeringEnvironmental engineeringTransient responseGeotechnical engineeringGeologyElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To better support the design and operation of water and wastewater systems, a novel numerical model is proposed to calculate the additional head loss due to air-binding (or even air-lock) and the associated capacity reduction. The model solves one-dimensional waterhammer equations with a moving water column interface to replicate liquid filling in empty pipelines while keeping track of the potential to entrap air pockets in the pipeline. Applying the model to an existing pumping system revealed that air entrapment in a few locations caused a capacity reduction of around 15%. A field test was then conducted to justify the numerical results. The test results confirmed the locations of air entrapment identified by the model, although the model slightly underestimated the head losses caused by the air pockets. Despite this limitation, the model demonstrates sufficient accuracy in predicting the location, size, and associated head losses caused by trapped air pockets.

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 enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,382

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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