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Enregistrement W4392420695 · doi:10.4995/wdsa-ccwi2022.2022.14740

Modelling consumers in intermittent water supplies: a comparative review of EPANET - based methods

2022· review· en· W4392420695 sur OpenAlexaff
Omar Abdelazeem, David Meyer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intermittent Water Supply (IWS) networks, which pressurize for less than 24 hours/day, affect 1 billion people worldwide and are associated with increased water contamination and inequitable distribution. Due to these downsides, various methods to model consumers and understand their behaviour were proposed. We found more than 8 different methods of modelling IWS consumers, but we know of no comparative analyses of these methods nor their efficacy. This study comparatively reviews methods of modelling IWS consumers implemented in EPANET, due to their prevalence, reproducibility, and accessibility. Methods of modelling IWS consumers were found to fall into three groups based on their assumed consumer withdrawal behaviour: unrestricted, flow-restricted, and volume-restricted methods. We applied each method to three reference networks and compared the methods’ performance after subjecting each reference network to common IWS improvement strategies, including changing the supply duration and/or source pressure. Flow-restricted methods assume consumers withdraw their demands at a constant rate, leading to unrealistic predictions when subjected to unexpected changes in supply conditions. Volume-restricted methods assume consumers withdraw at the highest, hydraulically feasible rate until their storage tanks fill. This assumption highlights pronounced inequality between consumers, as consumers advantaged by source proximity and/or elevation receive their demands faster and earlier. Our results demonstrate that the simulated behaviour of IWS depends substantially on the type of consumer model employed. Presented examples demonstrate that consumer model selection can change the simulation-predicted optimal strategies for coping with and improving IWS. IWS modelling methods should reflect the consumer behaviour in the modelled network and the model’s intended use.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,160
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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