Maximum Likelihood Estimation to Localize Leaks in Water Distribution Networks
Notice bibliographique
Résumé
Leaks cause significant water loss in underground water distribution networks, which makes it critical that utilities quickly detect, localize, and repair them. Acoustic leak detection and localization methods using hydrophones and accelerometers are the most studied technology; however, most studies for localizing leaks have focused on simple straight pipe segments using the cross-correlation technique. Leak localization in a network of pipes is significantly more challenging, and this problem remains largely unexplored in the literature. The difficulty arises because the cross-correlation between two acoustic sensor measurements yields multiple time delays corresponding to multiple paths between the acoustic source and the sensors in a network. Hence, the problem of localizing the leak correctly requires taking such multiple paths into account. In this paper, we propose a new method for localizing leaks in a network of pipes. Our method operates on multiple time difference of arrival (TDOA) by calculating the cross-correlation of the signals from different pairs of hydrophone sensors. A conditional probability distribution function is calculated corresponding to each TDOA, and the leak location is found based on the principle of maximum likelihood estimation. We also formally propose a new term called interior points where we define the conditions in which leaks can be pinpointed or only localized to the closest pipe joint. Using simulation studies, the proposed method is shown to accurately pinpoint leaks for the cases when the simulated leak satisfies appropriate conditions. The method is also validated by conducting experiments on a laboratory test bed where a simulated leak is pinpointed to within 10 cm of the actual leak location.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».