Hydraulic Modeling of Deep Tunnel Provides Cost Savings
Notice bibliographique
Résumé
In 2005, the City of Columbus, Ohio submitted a plan to the Ohio Environmental Protection Agency (EPA) to manage its wet weather flow which includes a list of proposed improvements to eliminate or mitigate combined sewer overflows (CSOs).Critical components of the plan are the Olentangy-Scioto interceptor sewer (OSIS) augmentation relief sewer (OARS), the construction of CSO high rate treatment, and a 10 MG storage facility to meet the desired level of control of zero overflow in a typical year.The total estimated cost of these three components in 2005 dollars was $396 million.During the design phases of OARS, the city expressed interest in increasing the level of control of the downtown CSOs.A value engineering team favoured a deep tunnel option for OARS.A hydraulic SWMM model was developed to optimize the size of OARS through examining the capability of the collection system to meet the higher level of control of the downtown CSOs.Modeling showed there was flexibility to allow the implementation of different methods of flow control in the collection system by adjusting gate settings, the operational rates of pump stations, and different tunnel sizes and numbers of shafts, all of which was reflected in cost savings of $103 million.The modeling also identified constraints of the wastewater treatment plant (WWTP) capacities and limitations of the existing collection system.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».