Use of Monte Carlo Simulation in Long-Term Capital Planning of Rehabilitation of Water Distribution Networks
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Notice bibliographique
Résumé
Long-term capital planning of intervention programs for water distribution networks involves the selection of pipe for intervention by applying the appropriate strategies such as replacement, lining, or cathodic protection as examples. A proposed program consists of both the selection of pipe and the time at which the interventions are to be performed. The assessment of the costs and benefits of long-term programs necessarily require a prediction model to forecast water main break rates into the future. However, in proposing a rehabilitation scenario the use of predicted failure rates can be problematic in the immediate short-term. There is always some variation expected between predicted failure rates and observed failure rates. Failure history rather than predicted failure rates is the preferred method for selecting pipes for intervention in the short-term. Replacing a pipe that has not failed cannot be justified on the grounds that it is predicted to fail. Therefore, long-term planning models should transition from pipe selection based on past failure history for the immediate present to selection based on predicted failure rates in the distant future. This paper describes how Monte Carlo simulation can be used to shift from short-term, history-based modeling to long-term, prediction-based modeling in a single planning scenario. The method is demonstrated using examples from the City of Hamilton, Ontario.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 découle