Reconstruction of Hydraulic Management of a Water Distribution System Using Genetic Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
An epidemiologic study of childhood leukemia and central nervous system cancers that occurred in the period 1979 through 1996 in Dover Township, N.J., is being conducted. The study is exploring a wide variety of possible risk factors; one being the exposure to groundwater contaminants that occurred through private and community water supplies (i.e., the water-distribution system serving the area). For this purpose a model of the water-distribution system has been developed and calibrated through an extensive field investigation. The components of this water-distribution system, such as number of pipes, number of tanks, and number of supply wells in the network, have changed significantly over a 35-year period (1962 through 1996) - the time frame established for the epidemiologic investigation. Manual reconstruction of the historical management of the system is time consuming, labor intensive, and costly, given the complexity of the system and the time constraints imposed on the study. In an effort to reduce the required computational time, the problem was formulated as an optimization problem. For each month of the study period, the management strategy was arrived at by obtaining a solution to the optimization problem. In this study, it is assumed that the water-distribution system was operated in an optimum manner at all times to satisfy the minimum and maximum pressure constraints and tank level constraints in the system. Given these assumptions, we have used Genetic Algorithms along with the EPANET water-distribution network solver, to solve the optimization problem and develop the historical management strategy used by the water-distribution system serving the Dover Township area, NJ. This process assisted in reducing the required solution time and generated a historically consistent management strategy for the 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 ».