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Enregistrement W6990394631

Developing a Framework for the Reliability Analysis of Water Distribution Systems

2019· dissertation· en· W6990394631 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesMitacsQueen's University
Mots-clésReliability (semiconductor)Probabilistic logicEstimatorMeasure (data warehouse)SolverPopulationReliability theoryBayesian network
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Being able to quantify the reliability of a water distribution system (WDS) is particularly important for decision makers as it allows to take objective decisions for the benefit of the population served by the system. The reliability of WDSs is an abstract concept that usually refers to the ability of the network to supply the water demanded by the consumers under different circumstances or conditions. However, setting explicit criteria to measure a system’s reliability has proven to be a challenging problem for researchers given the complexity and non-linearity of WDSs. To this point, no widely accepted measure methodology for reliability has been introduced in WDSs. Two main classes of reliability quantification methodologies can be identified in recent literature: 1) Stochastic Reliability Measures which quantify reliability based on probabilistic concepts and methods, and 2) Reliability Surrogate Measures which use easy to compute indexes, based on intuitive judgment, and that are expected to correlate with reliability. This thesis develops two estimators of stochastic reliability (MRE and HRE – Mechanical and Hydraulic Reliability Estimators), that also work as reliability surrogate measures, getting important features from both types of reliability measures. To test their applicability, a framework to evaluate the reliability of realistic WDSs using pressure-driven analysis under extended period simulation is also developed. The framework includes the use of a method to produce synthetic networks, and its further application to complete five case studies based on real systems from Colombia. Then a method to perform pressure-driven analysis, under extended period simulation, using the proven network solver EPANET 2.0, is introduced. Additionally, given that an efficient optimization procedure was required to deal with the large case studies, a method named NSGA-II+OPUS was developed and tested. Based on the results of a comparative and correlation analysis, it can be concluded that the proposed estimators are both easy to compute and implement in an optimization routine, and consistently representative of the reliability of the systems. Moreover, thanks to the new pressure-driven analysis method, the computation of stochastic reliability is accessible by an extensive evaluation of different functionalities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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