Analisis Eksperimental Pengaruh Geometri Peluap Ambang Lebar terhadap Koefisien Debit pada Saluran Terbuka
Bibliographic record
Abstract
Ketersediaan air irigasi yang terbatas sering kali disebabkan oleh pendistribusian air yang tidak efisien, salah satunya akibat pengukuran debit yang tidak akurat.. Bangunan peluap ambang lebar berperan penting dalam pengukuran debit aliran di saluran irigasi. Alat ukur debit jenis peluap ambang lebar merupakan salah satu bangunan pengukuran debit aliran yang banyak digunakan dalam saluran irigasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh variasi bentuk peluap ambang lebar terhadap nilai koefisien debit, sehingga dapat memberikan desain bangunan ukur debit yang lebih optimal. Dalam penelitian ini, dilakukan eksperimen laboratorium dengan menggunakan model fisik peluap ambang lebar dengan beberapa variasi bentuk, meliputi variasi sudut mercu peluap dan variasi panjang jari-jari mercu peluap ambang lebar. Setiap model diuji dengan ketinggian aliran yang bervariasi untuk mengetahui hubungan antara variasi bentuk peluap dengan koefisien debit yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variasi bentuk peluap ambang lebar berpengaruh nyata terhadap koefisien debit. Peluap ambang lebar dengan sudut 30° menghasilkan koefisien debit tertinggi dibandingkan dengan sudut 60° dan 90°. Selain itu, peluap ambang lebar dengan variasi jari-jari mercu 10 cm menghasilkan koefisien debit tertinggi jika dibandingkan dengan jari-jari 5 cm dan 7,5 cm. Berdasarkan temuan ini, Peluap ambang lebar dengan kemiringan di bagian hulu 300 merupakan variasi bentuk yang paling efektif untuk pengukuran debit di saluran terbuka, sehingga dapat mendukung pengelolaan air irigasi dan berdampak pada produktivitas pertanian yang lebih baik dengan memberikan kontribusi pada desain alat ukur debit yang lebih efisien dan akurat untuk sistem irigasi berkelanjutan.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".