Equality in Unrestricted Intermittent Water Supply Networks: Conceptual Model
Notice bibliographique
Résumé
Up to a billion people receive drinking water intermittently, sometimes for just a few hours per week. Improving water quality and reducing inequality in these supply networks can be difficult because operational details and the configuration and condition of pipes in these networks are often uncertain. This can make it challenging to model these water networks using traditional, deterministic hydraulic models that rely on detailed information about each pipe, its diameter, and its roughness. To mitigate this challenge, this paper explores the performance of a simple, generalized, pressure-dependent model of intermittent water supply networks that does not rely on detailed information. To ensure this model has some relevance to traditional modeling approaches, the new model was validated by comparing its performance to three benchmark networks with unrestricted demands modeled by EPANET. Using the new model, we showed that consumers close to the source of supply almost always received a higher fraction of their desired water demand than those further away. Increasing supply pressure did little to reduce water inequality but could increase the total amount of water supplied. Pipes that flow to higher elevations worsened inequality among consumers in this pressure-dependent, unrestricted demand model. Efforts to reduce inequality may benefit from a focus on consumers at higher elevations. Restricting demand of users close to the source of supply may also free up water for downstream users.
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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 | 0,001 | 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 ».