Integrated Reliability Assessment Model for Drinking Water Networks: A Case Study of the City of London, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Water distribution networks (WDNs) are complex interconnected networks that require extensive planning and maintenance to ensure good quality water is delivered to all consumers. The main task of WDNs is to provide consumers with a minimum acceptable level of supply (in terms of pressure, availability, and water quality) at all times under a range of operating conditions. However, the water infrastructure in North America signifies an urgent need of upgrading the aging and deteriorating distribution systems if they are to continue to provide consumers with reliable and safe water supplies. In this context, this research is proposing a new reliability model for assessing the mechanical/structural as well as hydraulic conditions of a WDN to identify failure-prone components and prioritize their renewal. The developed model provides a systematic and practical methodology to calculate the mechanical/structural reliability of the pipe and its accessories (valves, hydrants, and so on) through the consideration of historical failures of components. The research deployed pressure-dependent demand analysis to determine the hydraulic reliability of the network in meeting the pressure requirements and overall hydraulics of the network. The minimum-cut-set theory was implemented in both reliability assessments, and the outputs of the two models were integrated to provide a representative reliability of the network. A sensitivity analysis was followed to study the change in segments’ attributes on the mechanical/structural and hydraulic reliabilities. The approach was implemented on the City of London, Canada, network (north and south) to test its applicability. The developed model is expected to assist decision makers in integrating the failure records with the hydraulic simulation to plan for optimum intervention actions.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».