Online Monitoring Framework for Pressure Transient Detection in Water Distribution Networks
Notice bibliographique
Résumé
Access to potable drinking water is a necessity and basic human right. Most North Americans obtain treated water through water distribution networks, an essential part of municipal infrastructure that is subject to decay and degradation. Amongst the factors influencing pipe failure are events that trigger abrupt pressure changes, or transients, which can cause pipe breakages in the short term, and general fatigue in the long term. The ability to quantify these transients as they occur is important for effective asset management, and for preventing and mitigating the occurrence of failure. Current practices take a largely reactive approach to event detection, and few systems capable of real-time transient detection have ever been implemented. \n \nThis research addresses the need for an online monitoring framework aimed towards understanding pressure transient effects and behaviour. The proposed system uses an Internet of Things approach, combining pressure sensors with Raspberry Pi computers, as well as open-source tools that transmit and display the data. The data analysis combines computationally inexpensive methods in order to achieve an accurate decision-making tool for both transient detection and abnormal transient risk identification. The techniques used include different filtering and detrending methods, feature extraction for dimensionality reduction, three-sigma statistical process control, and classification using voting methods. The process also includes a second process, based on statistical process control and trained using transient data identified in the original process, in order to assign a risk for a transient to cause damage, as well as identify transients that are particularly severe. \n \nData was collected from a unique laboratory water distribution network as well as a field installation in Guelph, Ontario. The results showed that the framework achieves real-time transient identification with reasonable detection and error rates. Further analysis illustrated the effect of factors such as transient source location, active flow in the pipes, and transient type, on transient propagation and detection. The performance of the framework proves the concept of IoT-based systems for pressure monitoring and event detection in municipal water infrastructure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».