Selection of the Best Statistical Index of Nodal Pressure Values for Use in Calibrating the Hydraulic Model of the Water Distribution Network Based on Field Data Processing
Notice bibliographique
Résumé
Due to the widespread use of computers and measuring equipment in the operation of water distribution networks, a large amount of data is recorded for monitoring and evaluating the performance of water distribution networks and it is used in the modeling and calibration process. The management of these data is very necessary to achieve more accurate models on the one hand and the speed of their processing on the other hand. In this research, the purpose is to process nodal pressure field data to select the best statistical indicators for calibrating the water distribution network model. For this purpose, more than 5500 data collected in 22 stations of Ahar water distribution network and 12 stations of Oshnaviyeh water distribution network have been analyzed. First, by categorizing the data with Sturges experimental method, the probability of the data being placed in the central index categories of average, median, and mode and other categories in different stations in the times of minimum, maximum, and average consumption has been determined, and by summarizing the results, the best central index has been selected. Then, to analyze how the data changes, the minimum and maximum values, the range of variation, and the standard deviation of the data are presented along with the histogram of the categories. The trend of data variations in different stations in the minimum, maximum, and average consumption times shows that there is no specific harmony for data variations, so the maximum or minimum values of the range of variation and the standard deviation of the data are moved spatially in the stations. Also, the process of data allocation to categories shows that in the Ahar water distribution network, most data is allocated to the mode category at about 28.6 percent, followed by other categories at about 26.3 percent. Also, in the Oshnaviyeh water distribution network, the highest allocation is related to other categories with about 30.2 percent, followed by the mode category with 27.2 percent. Considering the multiplicity and dispersion of other categories and the unity of the mode category, the mode category is the best choice for both case studies. In general, by using mode values instead of other central indicators in the calibration of water distribution networks, due to the effectiveness of more field data, more favorable results will be obtained in the construction of the network model.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».