Real-Time Water Quality Assessment with Bayesian Belief Networks
Notice bibliographique
Résumé
Real-time sensing in water distribution systems provides a new and potentially powerful analytical tool with which water security and quality may be characterized. However, current real-time sensing technology is relegated to what are generally considered indirect indicators of quality or `surrogate parameters' (e.g. pH, turbidity, residual chlorine, etc.). Through monitoring the quality of the water in a distribution process over time, the natural variation of the system's parameters may be established. Subsequently, operation of a real-time sensing system would rapidly detect quality changes within a distribution system. This process would allow response actions to take place much quicker and more reliably than conventional `grab sample' analyses. However, the level of performance that water quality event detection methods have exhibited to date is insufficient for real world utilization. In response, Bayesian Belief Networks (BBNs) offer a formalized method of reasoning under uncertainty. BBN-based analysis allows the assimilation of multiple sources of sensor information over time and the generation of temporal probability distributions. The development/application of a BBN is described. Surrogate parameters monitored for the development of the BBN include pH, dissolved oxygen, conductivity, oxidation-reduction potential and turbidity. Difference filtration using a 60 second moving window of observations identified the rapid rate of change present in the signals for the surrogate parameters pH, conductivity and turbidity proved responsive to contamination as simulated in bench-scale studies.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».