Pendeteksian Kebocoran pada Jaringan Pipa Berbasis Internet of Things (IoT) dengan Notifikasi dan Lokalisasi Sumber Kebocoran
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to design and develop a pipeline leakage detection system based on the Internet of Things (IoT) that provides real-time notifications and determines the location of leaks with high accuracy. Pipeline leakage is a serious issue, as it can lead to water wastage, environmental damage, and high maintenance costs. Therefore, a system that can detect leaks quickly and accurately is crucial for improving the efficiency of pipeline infrastructure management. The system developed in this study uses an ESP32 microcontroller, Waterflow sensor, and GPS module. The ESP32 microcontroller serves as the central processing unit that processes the data received from the Waterflow sensor and the GPS module. The Waterflow sensor detects changes in water flow that indicate a leak in the pipeline. When an abnormal reduction in flow is detected, the sensor sends a signal to the microcontroller. The GPS module then provides location coordinates, pinpointing the exact location of the leak, allowing the maintenance team to quickly address the issue. Additionally, the system is integrated with the Blynk application, which enables remote monitoring through a mobile device. The Blynk application provides a user interface that facilitates the monitoring of pipeline status and delivers notifications whenever a leak is detected. Testing results show that the IoT-based leakage detection system is capable of identifying leaks and sending real-time information with good accuracy. With this system, the process of identifying and addressing pipeline leaks can be done faster and more efficiently, ultimately reducing the losses caused by leakage. The system also offers a more effective solution for pipeline maintenance, improving the reliability of water distribution systems and reducing water resource wastage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».