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Enregistrement W1991066010 · doi:10.5942/jawwa.2014.106.0144

Survey of pressure management in water distribution systems

2014· article· en· W1991066010 sur OpenAlexaff
Minhua Xu, Jian Yang, David M. Hughes, Mark W. LeChevallier

Notice bibliographique

RevueAmerican Water Works Association · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensAmerican Water (Canada)
Organismes subventionnairesWater Research Foundation
Mots-clésEnvironmental sciencePressure systemSampling intervalInterval (graph theory)Pressure measurementStatisticsMathematicsMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A survey was conducted to assess pressure management practices in water distribution systems. Most of the surveyed utilities agreed on the need to avoid low‐pressure episodes (< 20 psi). However, 56% of the utilities had no requirements for the maximum pressure delivered to customers, and 67% did not manage peak pressures in their systems. Only 13% of surveyed systems conducted pressure monitoring at critical locations—e.g., sites of highest or lowest pressure. Approximately 50% of systems reported at least one occurrence of negative pressure during the previous year; however, many more incidents of low and/or negative pressure may have gone undetected. The authors recommend that distribution system pressures be monitored in at least two locations in each pressure zone, representing the highest and lowest pressures. The recording interval could be set to 5–10 min with a 10‐s sampling interval. Impulse recording (when available) should be enabled to capture momentary pressure changes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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