MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2291790540 · doi:10.14288/1.0076464

Reliability analysis of water distribution networks using minimum cut set approach

2015· article· en· W2291790540 sur OpenAlexaffabout
Azhar Uddin Mohammed, Tarek Zayed, Osama Moselhi, Alaa Alhawari

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Reliability engineeringSet (abstract data type)Component (thermodynamics)ComputationEngineeringComputer sciencePower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian Water and Wastewater Association (CWWA) estimated the cost to replace 112,000 km of water mains in Canada to be 34 billion Canadian Dollars. Reliability analysis of water distribution networks (WDNs) is an important aspect in planning and operation of a WDN and hence plays an important role in the efficient use of allocated budget. In general, reliability analysis is classified into mechanical reliability and hydraulic reliability. Mechanical reliability is defined as the ability to function even when some components are out of service or there is any mechanical break. Hydraulic reliability is concerned with delivery of the specified quantity of water to a specific location at the required time under the desired pressure. This paper introduces a methodology for evaluating mechanical reliability of WDNs using the minimum cut set approach. The methodology involves the computation of mechanical reliability at the component (pipe, hydrant etc.), segment (collection of pipes and components) and network levels. An illustrative example is worked out to demonstrate the use of the developed methodology.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,153 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuecIRcle (University of British Columbia)Même sujetWater Systems and OptimizationTravaux en français237 207