Asset Management Perspective in Long-Term Rehabilitation of Aged Water Distribution Networks
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, the rehabilitation and/or upgrade of water distribution networks (WDNs) are performed with only one perspective with the aim to bring a long-term reliable system to supply the consumers. On the contrary, such systems are not isolated but interdependent with other adjacent infrastructure and networks, including urban drainage and road networks. This means that the performance and rehabilitation schemes of different networks could have direct or indirect impacts on each other, requiring coordinated infrastructure management strategies to be adopted. For example, the pipe replacement in a WDN could interrupt a traffic flow on a co-located street, or a flood could prevent water utility staff from accessing the section of a WDN pipe, thus making maintenance infeasible. Furthermore, if different infrastructural activities (operation, maintenance, rehabilitation, and upgrading) are not planned in an integrated way, there will be a high risk of redundant activities in the same location, imposing unnecessary costs. This implies that in the decision-making process for the rehabilitation of a WDN, the status and plans of other correlated urban systems should be considered simultaneously. In this study, the single and multi-utility rehabilitation of a simplified real-world WDN are dynamically planned, as a part of asset management process, with the aid of a multiobjective optimization engine in which the objectives are utility practice cost and outcome reliability measures. Then the results are compared and discussed in terms of the pros and cons of the two mentioned approaches.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».