Performance Modeling and Simulation for Wastewater Collection Networks
Notice bibliographique
Résumé
This study develops a framework for asset management strategy of wastewater collection networks comprised of three interconnected decision-making layers: (1) Visions & Values, (2) Function, and (3) Performance, which are set according to the established concepts of strategic targets, policy levers, sustainability and life cycle. The asset management strategy framework is implemented and validated through demonstration of functionality and value by using the wastewater collection networks of three utilities in Ontario, Canada, to drive management simulations. A borrowing management strategy is used to benchmark the utilities against each other in terms of infrastructure, sociopolitical, and financial performance over a 100-year benchmarking period. It is found that a borrowing management strategy can enable the utility to accelerate their capital works, reduce the volume of inflow and infiltration and their associated expenses and sustainably meet their strategic targets over the life cycle of the assets. Using contour plots, the impact of maximum debt capacity on two infrastructure and financial benchmarking performance indicators is also investigated to explore the “optimal” combination of allowable fee hikes and preferred rehabilitation rates. Furthermore, using a borrowing management strategy, a business case for asset management of wastewater collection networks is developed to explore the “optimal” combination of allowable fee-hike and rehabilitation rates, using a developed inflow and infiltration expenditures ( I&IEx ) saving ratio contour plots. The results indicate that a borrowing management strategy competes as long as the combinations of allowable fee-hike and preferred rehabilitation rates lead to a positive value of I&IEx saving ratio.
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 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».