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Enregistrement W3142465169

Developing an integrated water management model for simulating the river-reservoir system operated by Manitoba Hydro

2019· dissertation· en· W3142465169 sur OpenAlexfundaboutno aff
Parya Beiraghdar

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesManitoba Hydro
Mots-clésWater resource managementHydrology (agriculture)Environmental sciencePetroleum engineeringEngineeringCivil engineeringGeotechnical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Manitoba, most of the rivers traverse mid- to high-latitude regions that are vulnerable to climate change and therefore understanding the system behavior under future climate conditions is strategically very important for decision makers. Decision makers and water operating agencies must therefore have a comprehensive understanding of the system response to climate- and human-induced changes in the system. There are limitations associated with the current computer-aided models that Manitoba Hydro is using to simulate and optimize the river-reservoir system in terms of representing the complex interconnections and hydraulic relationships. Therefore, in this research, an integrated water management model is developed for the river-reservoir system operated by Manitoba Hydro. The MODSIM-DSS water management modeling tool is used for developing the simulation model with the ability of defining non-linear relationships for representing the complex backwater-affected relationship as well as the impacts of seasonality in the operation of control points in the system using the custom code editor. A large number of datasets including upstream inflow, demand, stage-storage-discharge relationship, and hydropower efficiency table are collected from Manitoba Hydro and used to set up the model. The developed model requires time-series of upstream and local inflows to simulate the system behavior under the current operating rules. The performance of the model is evaluated by analyzing the discrepancies between the simulated data and measured data. Model evaluation metrics and time series of results show a range of performance from adequate to excellent match between the simulated and historically measured data. Therefore, it is concluded that the developed model will be useful and usable for analyzing various climate- and human-induced changes in the system.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,177 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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