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Enregistrement W3015068370 · doi:10.3390/w12041037

A Direct Approach for the Near-Optimal Design of Water Distribution Networks Based on Power Use

2020· article· en· W3015068370 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWater · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmark (surveying)Mathematical optimizationComputer scienceOptimal designEngineering design processPower flowProcess (computing)Hydraulic machineryPower (physics)MetaheuristicDistribution (mathematics)Electric power systemMathematicsEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, iterative computational techniques have been considered as the most effective methods to tackle the problem of Water Distribution System (WDS) minimum-cost design. Given their stochastic nature, these approaches involve a large number of hydraulic simulations in order to obtain suitable results. Herein, a WDS design methodology based entirely on hydraulic principles is presented. This methodology, named Optimal Power Use Surface (OPUS), focuses on both reaching low-cost designs and diminishing the number of hydraulic executions (iterations), by establishing efficient ways in which energy is dissipated and flow is distributed throughout the system. The algorithm was tested in four well known benchmark networks, previously reported in the literature. OPUS proved that following hydraulic principles is a fair choice to design WDS, showing plenty of potential in other water distribution mathematical modeling applications and offering an alternative for the extensive search process undertaken by metaheuristics.

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 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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 GPT0,177
Écart entre enseignants0,156 · 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