MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7002238849

Mitigating the Drowning Hazard Below Weirs Using Submerged Vanes

2022· dissertation· en· W7002238849 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion and Sociopolitical Dynamics in Nigeria
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeirHydraulic jumpFlumeHydraulicsFlow (mathematics)HazardInstallationJump
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades, public safety at weirs has become more and more of a concern for the owners and authorities responsible for such structures. The hazard at weirs is due to the type of flow called a submerged hydraulic jump, which has been the cause of numerous drownings, thus leading to the nickname “drowning machine” for such structures. A submerged hydraulic jump consists of a large horizontal vortex, or roller, that creates a strong backward current that can pull people and objects back towards the weir and keep them entrapped there indefinitely. Engineers have designed a number of different structural modifications to weirs in order to mitigate the submerged hydraulic jump. In 2019, laboratory flume studies at the University of Saskatchewan showed that by installing an array of angled flat rectangular plates, or submerged vanes, downstream of a weir, it was possible to eliminate the submerged hydraulic jump and create a new flow pattern that consistently carried floating bodies to one wall of the flume. Such a result was promising, since in theory, it meant that someone trapped below a weir could be safely brought to the bank by the flow. However, the range of conditions for which the vanes would be effective was not known. The goal of this research was broadly to investigate the use of submerged vanes below a weir to mitigate the submerged hydraulic jump and therefore the drowning hazard. This was accomplished through the use of a weir and vanes set within a rectangular flume, and the vanes’ effectiveness in conveying an object to the bank was tested by inserting objects into the flow: a spherical ball, and a scaled-down model of a human body, called a test-body. Several parameters were varied throughout different tests: the flow rate, the tailwater depth, the angle at which the vanes were set, the lateral spacing between the vanes, and the distance of the vanes from the weir face. The vanes did bring the test-body toward the channel wall under most conditions. The vanes were effective at tailwater depths just deeper than the vanes up to approximately the height of the weir, but somewhat less consistently so at the highest end of the tailwater range. The higher the vane angle, the more consistent conveyance toward the wall, but this also led to a visibly rougher water surface and more splashing against the channel wall. Vane iii angles, relative to the mean flow direction, of 10° or greater were usable; a vane angle of 30° was thought best due to the consistency in conveyance toward the wall, but with less splashing than higher angles. An array of three vanes, with spacing equal to the vane length, was preferable over two or four vanes, which respectively resulted in less consistent conveyance toward the channel wall, or greater likelihood for the test-body to hit the vanes, without any consistent improvement in conveyance. At a flow rate in the flume of 25 L/s, the test-body quite often hit or became caught on one or more of the vanes, but rarely at 75 L/s. It was believed that the difference in position of the weir’s overflowing nappe in relation to the vanes was a major factor in why the test-body more often hit the vanes at 25 L/s compared to 75 L/s. The first tested position of the vanes was the most effective, where at 75 L/s the nappe intersected somewhere through the middle of the vanes.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,217 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUniversity Library (University of Saskatchewan)Même sujetReligion and Sociopolitical Dynamics in NigeriaTravaux en français237 207