Modelling consumers in intermittent water supplies: a comparative review of EPANET - based methods
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».