An Accelerometer-Based Real-Time Monitoring and Leak Detection System for Pressurized Water Pipelines
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
Aging infrastructure, and pipelines installed and operated under poor conditions in pressurized drinking water networks are highly susceptible to the threat of leaks; these leaks pose economical, health, and environmental threats. To allow early repair and condition monitoring, multiple researchers tried to address the issue of leak detection and leak location pinpointing using either biological, hardware-based, or software-based solutions. The previous models came short in identifying practical and cost-effective models for combining real-time monitoring, identification, and location predicting. The research presented in this article proposes a model for a real time monitoring system capable of pinpointing the location of single event leaks in pressurized water pipelines. The model relies on wireless accelerometers placed within the network on the exterior of the pipelines. The vibration signals derived from each accelerometer was assessed and analyzed by the model to identify the monitoring index (MI) at each sensor on the pipeline. A leak was identified when the value of the monitoring index spiked above the acceptable ranges identified through an experimental procedure for each sensor. The value of the monitoring index on the left and right of the suspected leak is processed and utilized along with the distance between the two sensors. This allowed the model to identify the original source of the signal i.e. the leak location within a maximum range of ± 25 cm. The leak location was determined by means of a regression equation developed from experimental data for each sensor. Experiments were performed on one inch cast iron pipelines, one inch and two inch PVC pipelines using single event leaks and the results were displayed.
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.
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 découle