Modeling And Analysis Of Rainwater Harvesting Systems Under Different Climates
Notice bibliographique
Résumé
There is a strong interest in rainwater harvesting (RWH) solutions as the global demand for water increases and water sources face contamination and depletion. Despite the extensive research conducted on the impact of RWH on watersheds, there is significant research to be completed to determine the relationship between the collection tank volume, roof size, and water demand satisfied by the RWH system. This thesis aims to further the understanding of the behaviour of RWH systems through a quantitative assessment of the water provided by these systems. Calculating the reliability of RWH systems in various Canadian regions allows for an evaluation of the capacity of RWH in meeting various residential water needs in Canada’s diverse climates. The results are obtained through hourly continuous simulation to provide the most accurate results and are presented in a user-friendly format through simple equations and graphs. RWH modeling through analytical equations do not require long-term historical data and are easier to use than conducting computer-aided continuous simulations. A better understating of the analytical equations’ application is developed through a comparison between the analytical and continuous simulations methods. The comparison is held for different regions within Canada, and the analysis confirms a lack of accuracy for the analytical method in some climatic conditions. Daily continuous simulations conduced for Ugandan and Canadian regions provide a perspective on the feasibility of RWH systems to meet the human right to drinking water in the two countries. A comparison of the reliability of RWH tanks in Ugandan and Canadian regions is conducted to provide insight into the impact of rainfall patterns on the reliability of RWH systems. The evaluation of RWH performance in the RRM context in Canada and Uganda is aimed to address the lack of adequate water sources in rural, remote, and otherwise marginalized (RRM) communities globally. Examining the most accurate and appropriate modeling tools and assessing the actual yield of RWH systems provides information critical to water-sensitive communities and provides a foundation for future research to further explore the most effective application of RWH in urban and water-sensitive communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».