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Enregistrement W2913751434 · doi:10.1061/(asce)wr.1943-5452.0001035

Battle of the Water Networks District Metered Areas

2019· article· en· W2913751434 sur OpenAlexaff
Juan Saldarriaga, Jessica Bohórquez, David Celeita, Laura Vega, D. Páez, Dragan Savić, Graeme C. Dandy, Yves Filion, Walter M. Grayman, Zoran Kapelan

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Resources Planning and Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBattleWater supplyCompetition (biology)Economic shortageWater resourcesQuality (philosophy)Water qualityWater scarcitySession (web analytics)Operations researchDistribution (mathematics)Computer scienceEngineeringCivil engineeringEnvironmental scienceWater resource managementEnvironmental engineeringMathematicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Battle of Water Networks District Metered Areas (BWNDMA) was the latest of the Battle of Water Networks competition series held at the 18th Water Distribution Systems Analysis Conference (WDSA 2016) as part of ASCE’s Environmental and Water Resources Institute (EWRI) stand-alone conferences in Cartagena, Colombia in July 2016. In these competitions, the main objective was to address a specific problem related to water distribution systems (WDS) regarding how to optimize the design and operation of the system’s main components. This time, the competition was focused on the challenge of WDS network sectorization, that is, determination of the new district metered areas (DMAs) for an existing network. Design requirements involved constraints related to costs, pressure uniformity, and water quality. Changes in valve and pump operations were needed to supply demands at adequate pressures and acceptable water quality for the given supply scenarios: a wet season and a dry season with water shortages. Seven teams from different parts of the world participated in the BWNDMA and presented their solutions at a special session during the 18th WDSA. This article summarizes the BWNDMA teams’ approaches, outcomes, and learned lessons for solving the challenging stated problem. An analysis of some of the decisions that were taken is presented; for instance, some teams ignored the demand similarity criterion, the water age criterion, the pressure restrictions, or the constraints in the water rate that could be extracted from sources. The approaches developed in the BWNDMA represent the state-of-the-art with respect to the analysis of hydraulic conditions in DMAs of real-world water distribution networks for which it is mandatory to make efficient use of available water resources.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,163 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations42
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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