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Enregistrement W6991037957

Examining the Influence of Near Wall Hydraulics on the Regeneration and Mobilization of Discolouration Material in a Drinking Water Distribution Laboratory

2018· dissertation· en· W6991037957 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFlushingWater pipeCloggingAeration
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Potable water in Canada leaves treatment facilities in pristine quality and excellent condition for both drinking and sanitation. However, customer concerns related to discoloured drinking water continue to serve as a worldwide issue in urban drinking water distribution systems (DWDS). Fundamentally, water discolouration is a result of the long-term accumulation of particulate material which is subsequently mobilized due to sudden changes in hydraulic conditions. Field and laboratory studies have shown that cohesive layers on the pipe wall are adaptive to the respective environmental and hydrodynamic conditions. The most readily used approach to manage the risk of water discolouration is unidirectional flushing of watermains. The imposition of an increased hydraulic shear stress erodes these cohesive layers from the pipe wall into the bulk water. To examine the regeneration and mobilization of discolouration material a full-scale laboratory was designed to simulate the operation of a DWDS. The laboratory consists of two identical pipe loops comprised of 108 mm diameter PVC pipes, each with a length of 198 m. All components of the laboratory are located within a climate-controlled chamber to simulate seasonal temperature variation. The laboratory is fitted with instrumentation to monitor turbidity, flow rate, pressure, and temperature in a real time manner. Three experiments of duration 40, 80 and 120 days allowed for the growth of cohesive layers under steady-state flow conditions. Each growth phase was followed by 3 successive 15-minute flushing intervals to erode the layers. Grab samples for TSS, metals composition and particle size distribution were scheduled throughout each experiment. Results found that cohesive layers of various strength characteristics developed with an approximate linear increase in turbidity response with increased growth duration. The strength of cohesive layers was observed to increase with increased growth duration. The conditioning velocity during each growth phase had a negligible effect on both material accumulation and layer strength. Turbidity was determined to be a good indicator of total suspended solids and iron in the water.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,164 · 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
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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