Optimized planning of repair works for pipelines in water distribution networks using genetic algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the main reasons for pipeline breakage and leakage is aging. This results in a decline in system efficiency, and associated levels of service, which in turn may endanger public health and safety. Since the most expensive and significant part of a water supply system is the distribution network, repair strategies are necessary to protect the value of the assets when a pipeline reaches the end of its useful life. Usually, repair works are taken as a reaction to the detection of a leak, pressure improvement and other factors that eventually results in an inefficient management of allocated funds. Therefore, a careful computational analysis should be performed to efficiently utilize the allocated budge. This paper presents a near‐optimized budget allocation model that is able to find the near‐optimal scheduling plan for renewal and/or replacement. The aim of this paper is to suggest a new model in order to minimize the number of breaks over a given planning horizon and the overall cost of repair of water distribution networks (WDNs), including indirect damage cost, direct damage cost, and failure repair cost while fulfilling functional requirements. The model will identify the pipe segment that needs replacement, time of replacement, and the necessary interventions that should be carried out for the network. It also identifies those pipelines that need repair. The solution is usually constrained by the yearly limited budget. The optimization procedure results in a solution alternative that decision‐makers could use for their operational requirements. The outcome of the developed model is validated based on the available leakage and breakage data from the city of Montreal database and an existing validated model. The model forecast that, in the next 20 years, 19.7% of the network will need open trench repair, 25.3% could be repaired using trenchless techniques, while 50.9% of the pipelines will remain intact.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».