Water distribution network sectorisation using graph theory and many-objective optimisation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The water distribution network (WDN) sectorisation problem is characterised by structural and hydraulic requirements that make existing graph partitioning techniques inadequate to find a good solution. Specifically, sector isolation and direct access to at least one source for each sector are not addressed. This study proposes a method to address structural requirements of water network sectorisation with minimum negative impact on the hydraulic requirements. This paper first elaborates the sectorisation problem and discusses the requirements of water network sectorisation. Then, it proposes a novel method, called WDN-Partition, which applies a new heuristic structural graph partitioning algorithm, combined with a many-objective optimisation procedure, to find near-optimal arrangements of nodes into sectors. The criteria of optimisation and their priorities can be specified for each case. The outcome of the method is a set of non-dominated sectorisation solutions, ranked lexicographically based on their values for the chosen criteria and their priorities, from which the final decision can be made by the domain experts. WDN-Partition has been implemented and integrated with a hydraulic network simulator. The simulation-based evaluation results demonstrate that WDN-Partition generally achieves its design objectives to partition a water network into isolated sectors with a minimal negative impact on the hydraulic performance criteria of the network.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle