Dimensionado y simulación computacional de canal de sección rectangular con revestimiento de gabion para aplicación en Riego
Bibliographic record
Abstract
Las características del drenaje en canales resultan en una compleja interacción entre el fluido y las paredes y el lecho del canal, envolviendo parámetros como la fricción, gravedad y turbulencia. En el ámbito del dimensionamiento, el concepto del drenaje uniforme es central para la comprensión y solución de la mayoría de los problemas en el campo hidráulico de canales. En ese marco, el análisis y el dimensionamiento pueden realizarse por medio de la clásica ecuación de Manning. Por consiguiente, el proyecto contempla un determinado caudal del proyecto, generalmente máximo y de seguridad, utilizado en el dimensionamiento, además de varias consideraciones simplificadoras, como por ejemplo la consideración de que el flujo funcione en estado estacionario, una idealidad casi nunca comprobada en la práctica. Un canal que cuenta con extracciones de agua para riego es un buen ejemplo de esto, una vez que la dinámica de entradas y salidas de agua cambia con el tiempo, dependiendo de varios factores, como, por ejemplo, la demanda de agua para la irrigación. Los softwares de simulación computacional son herramientas importantes, ya que permiten el análisis y construcción de distintos escenarios para las diferentes situaciones referentes al desagüe en la estructura hidráulica, como es el caso del aumento o disminución del caudal en una serie temporal y su impacto en los parámetros hidráulicos. El objetivo de este trabajo fue dimensionar un canal artificial hipotético de sección rectangular, con revestimiento de gaviones, con propósito de uso en actividades agrícolas, utilizando la ecuación de Manning adaptada mediante el método de parámetros adimensionales. Además, se buscó evaluar a través de simulación computacional los impactos de la variación del caudal en los parámetros hidrodinámicos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".