Risk Informed Decision-Making Framework for Operating Reservoirs Under Flooding Conditions: Accounting for Uncertainty and Risk
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the Risk Informed Decision-making Framework and software tool we developed that formally account for flood risk and uncertainty in reservoir operations. The framework and the software tool are intended for practical use by reservoir operations planners to manage flooding events. We present a robust and comprehensive approach that accounts for a multitude of flood risks and their impacts, and that enables its users to identify those alternative reservoir operating plans that formally adopt a state-of-the-art risk informed decision-making framework. Solidly grounded in and closely follows a well-structured planning process, the framework augments existing planning processes and information flows that incorporates specific techniques and methods from probabilistic risk analysis (PRA) and Multi-criteria Decision Analysis techniques (MCDA). Seven major hydropower companies and agencies in North America and Europe sponsored the development of the framework and the decision support tool. We present the results of a case study to illustrate the framework and the software system. We show that numerous advantages can be achieved using such tools over currently used approaches and that in the case of risky and high-impact processes, such as in the management of potentially high-consequence facilities such as storage reservoirs, management by a human operator is essential.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».