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Enregistrement W4392420733 · doi:10.4995/wdsa-ccwi2022.2022.14173

Household Behaviour and Energy Loss in Intermittent Water Supply Networks

2022· article· en· W4392420733 sur OpenAlexaff
Hamidreza Mohabbat, David Meyer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater supplyEnergy supplyLeakage (economics)Energy (signal processing)Environmental scienceEnvironmental engineeringComputer scienceEconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,155
Écart entre enseignants0,149 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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