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Enregistrement W3198663138 · doi:10.1080/1573062x.2021.1971264

Stochastic long-term reliability of water distribution networks using Monte Carlo simulation

2021· article· en· W3198663138 sur OpenAlexaff
Mehdi Dini, Amin Mohammadikaleibar, Saeed Hashemi, Vahid Nourani

Notice bibliographique

RevueUrban Water Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensJacobs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodReliability (semiconductor)Benchmark (surveying)Probabilistic logicTerm (time)Computer scienceStochastic simulationStochastic modellingProbability distributionMathematical optimizationComponent (thermodynamics)Time horizonReliability engineeringEngineeringMathematicsStatisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a new method is developed to consider the effect of pipe roughness, diameter and nodal demand uncertainty on the overall reliability of the Water Distribution networks (WDNs) throughout the day as well as the planning horizon. For this purpose, probabilistic series for each of the mentioned parameters is generated by Monte Carlo Simulation (MCS). Network Pressure Reliability Index (NPRI) is then used to evaluate the overall reliability of the system. The study is performed on the benchmark Two-loop sample network and a real-world one. The comparison of deterministic and stochastic results reveal that the stochastic method tends to capture subtleties missed by deterministic method such as probability of failing the reliability in various locations at the same time. Also, the stochastic method seems to have an undoubted advantage in prediction of undesirable results prior to deterministic method, making it an essential component in long-term planning.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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