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Enregistrement W6991185605

Field monitoring and numerical modelling of the ice dam at Sundance Rapids

2024· dissertation· en· W6991185605 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Field (mathematics)TailwaterProteogenomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Manitoba Hydro’s Limestone Generating Station, located on the Nelson River in Manitoba, experiences increased winter water levels in the station tailrace and reduced energy production potential due to a large ice dam that forms downstream at Sundance Rapids. Previous work included the development of a CRISSP2D site model to simulate the complex ice and hydraulic conditions and the establishment of a field monitoring campaign (2019/20) to collect site-specific hydraulic and meteorological data. This research expanded on previous work by performing three years of winter field monitoring (2020/21–2022/23) and assessing the CRISSP2D models’ ability to simulate on-site observations. The goal was to expand the current understanding of the ice dam that forms at Sundance Rapids to aid in the future development of mitigation techniques to reduce the impact on tailwater levels and energy production at the Limestone Generating Station. Analysis of ice dam impacts on tailrace staging confirmed that over the three winters release was driven by thermal conditions. No thermal condition consistently correlated to release, revealing that other factors influence event variability. Quantitative analysis indicated that ice dam strength impacts the magnitude of release events. Qualitative observations found that discharge may impact thermal release by transporting more/less above 0°C water over the rapids. CRISSP2D energy budget component calculations were modified to improve the comparison between simulated and observed. Following modifications, the model was able to simulate ice dam growth successfully. However, it was determined that the existing thermal release mechanism could not capture release as observed on site. Future work should focus on improving the understanding of ice dam release and the factors that impact it (i.e., discharge, ice dam strength) to assist in developing a site-specific release mechanism in CRISSP2D.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil0,450

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,176 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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