Prediction of water–main failures and management of the associated risks using integrated predictive analytics approach
Notice bibliographique
Résumé
Water distribution networks are vital to delivering potable water. They commonly include interconnected water mains (WMs), pumps and other hydraulic controls. Numerous WM failures have occurred due to ageing and harsh climate. This paper aims to predict the probability of future failures and integrate the predictions into risk-management strategies. The novelty lies in emphasising on the relevance to networks in cold regions like Canada. This study applied clustering and principal component analysis to the WM data from the Canadian City of Kitchener network. Clustering is shown to improve the failure prediction outcomes from the random forest algorithm and risk analysis output. Compared to without implementing clustering, the improvement reached 67–80% for WMs with high-rating risk. This paper successfully produced risk maps for Kitchener’s network, showing that only a small percentage (0.07–1.02%) of the existing WMs needs immediate action (prioritised rehabilitation or replacement). In addition to WM length and diameter, freeze index is shown to be an influence factor for failure predictions. The integrated, proactive approach discussed in this article can be applied to other cold-region WDNs. The results help reduce water losses and develop cost-effective, practical risk-management strategies.
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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 ».