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Enregistrement W2793376378 · doi:10.2166/aqua.2018.097

Probability of network disconnection of water distribution system for maintenance prioritization

2018· article· en· W2793376378 sur OpenAlexafffund
Hieu Chi Phan, Ashutosh Sutra Dhar, Premkumar Thodi, Rehan Sadiq

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Supply Research and Technology—AQUA · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensCentre For Cold Ocean Resources EngineeringOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRedundancy (engineering)UnavailabilityReliability engineeringRobustness (evolution)Probability distributionTopology (electrical circuits)SupervisorComputer scienceFail-safeEngineeringMathematicsStatisticsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Unexpected pipe breaks in municipal water distribution systems may cause isolation of parts of the network or reduction of redundancy, leading to reduced system reliability. While a network with less redundancy implies less tolerance to further breaks, the isolation of nodes explicitly indicates unavailability of the system to service the nodes. This paper presents a method of measuring these topological changes using algebraic connectivity (AC). AC is a parameter that can be used to assess robustness and redundancy of a network. The changes in AC associated with pipe breaks are compared with the AC of intact networks to assess whether the removal of the pipe causes reduction of redundancy or isolation in the network. An AC of 1.5625 × 10−5 is calculated for an intake of a medium-sized water distribution network (WDN). The fluctuation in AC is used to assess the criticality of each pipe segment to the overall structure of the network. This study also evaluates the failure probability of the WDN, assuming that the network failure probability is equivalent to the probability of isolation of parts of the system due to pipe breaks. The breaks leading to the failure are identified using the method of the minimum cut-sets.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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