Household Behaviour and Energy Loss in Intermittent Water Supply Networks
Notice bibliographique
Résumé
Intermittent water supply (IWS) networks are a problematic reality for over one billion people. Despite their drawbacks, IWS networks persist, and projects to convert them to continuous supply often fail. Here we explore one reason such projects might fail: the energy loss associated with IWS. Under IWS, water is delivered over a shorter period, increasing flow rates and thereby increasing energy losses. Could this energy loss prevent utilities from increasing their supply durations?To explore this question, we built two IWS versions of the Modena water network in EPANET. All households were assumed to withdraw water either i) as hastily as possible or ii) as patiently as possible. Artificial tanks and emitters modelled household storage and network leakage, respectively. Artificial tanks filled quickly, mimicking hasty withdrawals. To model patient withdrawals, a flow control valve was installed upstream of the tank, distributing withdrawals evenly throughout the duration of water supply.Simulations showed that when households withdraw hastily, energy losses strictly increase as the supply continuity of the network increases. Conversely, when households withdraw water patiently, energy losses increase initially, reach at least one maximum, and then decrease as supply continuity increases. Our results suggest that since energy losses often increase as utilities increase continuity, energy loss could obstruct some utilities from increasing supply continuity and from achieving continuous supply. We also found clear evidence that network behaviour strongly depends on the hastiness of household withdrawals. We also found that when networks with patient households are supplied with ample continuity, leakage can substantially influence the energy loss. We recommend additional theoretical and field research on IWS investigate the pace at which household withdrawals occur.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».