Level of Service-Based Asset Management Framework for Water Supply Systems
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.
Notice bibliographique
Résumé
Operators of North America’s potable water systems are facing numerous challenges in meeting the current needs and future expectations. Even though utility management experts started building customer-driven asset management systems to prioritize the water mains’ maintenance and replacement, the gap between the utility experts’ and end users’ perspectives still exists due to the lack of technical knowledge in terms of assessing the water quality. Therefore, this paper proposes a service-based asset management framework that evaluates the factors associated with the level of service (LOS) of the water supply networks and maps it to the physical condition. In this paper, the LOS for water supply networks is an indicator that measures the ability of a municipality to continuously supply the end users with adequate water quality to ensure fewer customer complaints and higher end-user satisfaction. The framework revolves around three phases: (1) data collection; (2) model implementation, which comprises LOS assessment and LOS and condition mapping models; and (3) results and analysis. To assess the LOS, a questionnaire was designed and analyzed using the best-worst method. Furthermore, an artificial neural network model was developed to map the relationship between the LOS and condition. Water quality, customer complaints, pressure, and continuity of water supply were used as mapping metrics between the LOS and condition. Toward the end, the framework was applied to the water distribution network of Montreal, Canada and it showed promising results in estimating the corresponding LOS from the condition. In addition, a cross-validation was carried out and the results displayed an 0.871 coefficient of determination (R2), which implies a strong existing relationship between the model inputs and outputs. This framework enables the utility experts to understand the customer perception of the service, optimize the budget allocation, and forecast the LOS based on the network condition.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle