Upflow Filtration for the Treatment of Stormwater at Critical Source Areas
Notice bibliographique
Résumé
One approach to the treatment of urban runoff is to treat the runoff from critical source areas before it mixes with runoff from less pollutant areas.Some of the general features of critical source areas appear to be large paved areas, heavy vehicular traffic, and/or exposed heavy equipment, materials or products.The control of runoff from relatively small critical source areas (such as loading docks, fueling areas, small maintenance yards, etc.) may be the most cost effective approach for the treatment/reduction of stormwater toxicants.However, in order for a treatment device to be usable, it must be inexpensive, both to purchase and to maintain, and be effective.Upflow filtration of stormwater was tested during both controlled tests, and under actual rainfall conditions, during SBIR1 (Small Business Innovative Research) and SBIR2 research funded by the US EPA.This chapter summarizes the work presented by Pitt, et al. (2005), Khambhammettu (2006), andPitt, et al. (2006) reporting on this research.Upflow filtration was originally developed to overcome some of the problems associated with conventional filtration.The most serious problem is that downflow filters clog relatively quickly, reducing the treatment flow
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».