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Enregistrement W4396681160 · doi:10.14796/jwmm.c515

Mathematical Program with Vanishing Constraints for Optimal Pressure Control in Water Distribution Systems

2024· article· en· W4396681160 sur OpenAlexvenueno aff
Pham Duc Dai

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Management Modeling · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistribution (mathematics)Control (management)Mathematical optimizationComputer scienceMathematicsMathematical analysisArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimizing pressure management to reduce water leakage in water distribution systems (WDSs) is one of the major tasks for water utilities. By regulating the operation of pressure reducing valves (PRVs) installed in WDSs, the pressure in WDSs can be kept under control and thus the water leakage amount can be decreased. Mathematically, the problem of pressure management to water leakage reduction can be formulated as a nonlinear optimization program. To make the optimization model proper for practice, the model of PRVs should be accurate and can describe all its operation modes in practice: active, fully opened, and check valve modes. In the literature, the model can be represented either by a non-smooth equation with low accuracy or by several complicated constraints. This research developed a highly accurate PRV model based on vanishing constraints. The idea comes from the fact that the model equation representing operations of PRVs in active mode will be vanished as PRVs operate in the check valve mode. The formulated mathematical program with vanishing constraints (MPVCs) can be solved efficiently by using the regularization approach. Several WDSs have evaluated the new PRV model which shows that accurate solutions are obtained with less computation time.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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