Design of Drinking Water Distribution Networks with Consideration of Future Retrofit
Notice bibliographique
Résumé
Drinking water distribution networks are important because they provide water to meet basic human needs, and to protect humans in the event of fires and other public emergencies. With aging infrastructure, there is an urgent need to design water distribution networks to ensure safety and reliability of service in the future. The uncertainty that surrounds future scenarios of climate-induced drought, population levels, and urbanization patterns — all factors that influence water demand — means that a system design chosen today may be inadequate to meet future demands in a water distribution network. Water utilities often have to plan the design of their water distribution network with only limited information on future water demand levels. For example, if water demand in the future is higher than the level predicted at the time of design, then a municipality will eventually have to retrofit the system, perhaps at great expense, to meet the unanticipated water demand. Thus, there is a need for methods to design networks to minimize the need for future system retrofit under uncertain demands, and to make networks economically robust. In this paper a new framework is presented to design water distribution networks for economic robustness. Economic robustness supplements the least-cost optimality criterion by providing a measure of the variability involved in retrofit costs of a system under uncertain future conditions. In the new framework, water demand projected at the end of a 20-year planning period is treated as an uncertain quantity and modeled as a random variable with an error probability density function (PDF). In the proposed framework, new criteria such as the expected value and standard deviation of retrofit cost are developed to evaluate the economic robustness of water distribution networks. The framework is applied to a simple network, with comparison of design alternatives done on the basis of pipe cost and expected retrofit cost. The results obtained indicate that surplus hydraulic capacity lowers the uncertainty of future retrofit costs and increases confidence of retrofit cost estimates. Consequently, the results substantiate the intuitive understanding of the benefits of surplus hydraulic capacity in a system.
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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) | 0,000 | 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 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 ».