Dynamic Resilience Quantification of Hydropower Infrastructure in Multihazard Environments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring the continued functionality of hydropower infrastructure is of the greatest importance, considering the devastating socioeconomic and environmental impacts of dam operation failures. Among the different approaches currently adopted in hydropower dam operational safety, those that are resilience-based are at the leading edge because they focus on assessing the dynamic system performance pre-, during-, and post-hazard exposures. However, the main challenge for such assessment pertains to the complexity associated with the dynamic operation simulation of hydropower dam systems that consist of several components with nonlinear interdependencies. Moreover, the infrastructure’s exposure to a multihazard environment, which may impact one or more hydropower critical system components, poses further challenges to understanding possible subsequent dam operation failure scenarios. This study develops a resilience-centric system dynamics simulation model that provides a holistic representation of hydropower dam system components to estimate the system’s dynamic resilience in multihazard environments. The study also discusses a combinatorial procedure to generate multihazard scenarios, where a primary hazard can trigger one or more subsequent hazards. Finally, an actual hydropower dam is employed to demonstrate the developed model utility in assessing the resilience of complex infrastructure under a wide range of multihazard scenarios. The proposed model provides valuable decision support tools for infrastructure systemic risk mitigation in multihazard environments—facilitating the development of effective resilience planning strategies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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