IoT-Enabled Water Distribution Monitoring: A Sensor-Based Analytical Model
Notice bibliographique
Résumé
Water service providers are confronted with multifaceted challenges ranging from ensuring service quality to addressing technical issues such as pipeline leaks.Manifestations of such leaks are often detected through diminished water pressure, yet the monitoring systems employed by these providers remain suboptimal.Traditional methodologies for identifying and inspecting distribution issues rely heavily on manual, analog procedures.This study seeks to harness the Internet of Things (IoT) for the development of an enhanced water distribution monitoring system.Employing a quantitative experimental methodology, the proposed system integrates an Arduino Uno microcontroller with sensors for water pressure, flow, and GPS location.Data captured by these sensors is synchronized with the Thinger.ioplatform via an ESP-32 module, facilitating real-time monitoring.Upon evaluation, it was observed that IoT implementation via Thinger.iocould effectively track fluctuations in water discharge and pressure.Recorded data revealed a maximum water discharge of 303 liters, with water pressure values ranging from a low of 0.30 bar to a high of 4.07 bar.The outcome of this research is a visual monitoring framework that provides a dynamic assessment of water discharge and pressure, enabling water service providers to conduct routine evaluations with enhanced precision.This IoT-based approach not only streamlines the monitoring process but also introduces a level of automation that could significantly improve service reliability for drinking water infrastructures.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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 ».