Robust Booster Disinfection Scheduling Using Incomplete Mixing Water Quality Model (EPANET-IMX)
Notice bibliographique
Résumé
In the realm of practical water distribution systems (WDS), uncertainties in hydraulic and water quality modeling affect the management of WDS making it a multifaceted challenge. Furthermore, the incorporation of water quality considerations into WDS design and management has become paramount, necessitating the use of precise water quality models. The conventional water quality models employed in drinking WDS have faced inaccuracy due to their underlying assumption of instantaneous and complete mixing at junctions. To address this limitation, recent models such as EPANET-IMX (Incomplete Mixing Extension), EPANET-BAM, and AZRED have emerged, incorporating empirical equations to model the nuances of incomplete mixing. These advancements offer improved accuracy for water quality analysis within WDS. However, the presence of uncertainty in disinfectant reaction rates also presents an obstacle to achieving optimal water quality management. Within such systems, determining the scheduling of booster disinfectant dosages is a challenge. In response, this study seeks to determine the optimal dosage schedule for booster disinfectants while accounting for fluctuations in bulk reaction rate coefficients and acknowledging incomplete mixing at junctions. To tackle this uncertain optimization problem, robust optimization principles are employed. The study applies these principles to a small-scale network as an illustrative example, showcasing robust optimal schedules. Two water quality models, namely EPANET and EPANET-IMX, are utilized for water quality simulations. The resulting optimal schedules are compared and analyzed across all three models. It was observed that considering the incomplete mixing varied the optimal booster dosage by about 10%. The findings emphasized the importance of considering incomplete mixing in both water quality analysis and optimization endeavors.
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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 ».