An Optimal Flow Allocation Model of the Natural Gas Pipeline Network Considering User Characteristics
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Notice bibliographique
Résumé
The fundamental function of a natural gas pipeline network is to transport enough natural gas to users. Therefore, user characteristics should be considered in the formulation of the flow allocation plan of the pipeline network under accident conditions. However, user characteristics have usually not been considered in previous flow allocation models. In this study, a mixed integer linear programming model is developed to determine the optimal flow allocation plan of a large-scale and complex natural gas pipeline network under accident conditions, and the user characteristics are considered as well. The optimization objective is to maximize the weighted sum of the amount of natural gas transported to the consumers under accident conditions, and the weights of the natural gas users are obtained by user characteristics analysis. The model constraints include flow constraints, gas source supply capacity constraints, user demand constraints, pipeline transmission capacity constraints, pressure constraints, and pipeline hydraulic constraint. For the sake of model simplification, the hydraulic constraints are treated piecewise linearly. Furthermore, the model is set into a real-world situation, which is the natural gas pipeline network located in China, and the user characteristics are considered in the optimal flow allocation plan under accident condition. The impact of user characteristics is further investigated by calculating and comparing the flow allocation plan when considering and ignoring user characteristics. The study indicates that when user characteristics are considered, the natural gas pipeline network will tend to give higher priority to those crucial users.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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