MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3193803806 · doi:10.22034/jcee.2021.44669.2007

Probabilistic zoning of hydraulic performance of water distribution network by applying key parameter uncertainty

2021· article· en· W3193803806 on OpenAlexaff
Mehdi Dini, Amin Mohammadikaleibar, Vahid Nourani, Saeed Hashemi

Bibliographic record

VenueJurnal Teknik Lingkungan : Electronic Journal of Civil and Environmental Engineering · 2021
Typearticle
Languageen
FieldEngineering
TopicWater Systems and Optimization
Canadian institutionsJacobs (Canada)
Fundersnot available
KeywordsKey (lock)Probabilistic logicZoningMATLABComputer scienceCivil engineeringEngineeringArtificial intelligence

Abstract

fetched live from OpenAlex

در این مقاله، ابتدا مقادیر قطعی پارامترها در سال‌های مختلف در طول دوره طرح برآورد شده و سپس با استفاده از توزیع نرمال برای ضرایب هیزن‌ویلیامز لوله‌ها و مصارف گره‌ها و توزیع ریسک برای قطر لوله‌ها، مقادیر غیرقطعی آنها محاسبه گردیده است. با اعمال مقادیر غیرقطعی به مدل شبیه‌ساز شبکه سطوح کارایی شبکه به صورت احتمالاتی تعیین شده است. مدل‌سازی در محیط MATLAB و با لینک با شبیه‌ساز شبکه (EPANET) انجام شده است. مدل‌سازی عدم‌قطعیت پارامترها با روش مونت‌کارلو در دو حالت ضریب تغییرات 10 و 20 درصد و کارایی هیدرولیکی شبکه با ارزیابی شاخص قابلیت اطمینان فشار گرهی شبکه (NPRI) انجام شده است. روش پیشنهادی بر روی شبکه توزیع آب کلیبر پیاده‌سازی شده است. نتایج نشان می‌دهد که در هر دو حالت، بالاترین سطوح عملکرد شبکه با احتمال وقوع زیاد در سال‌های اولیه دوره طرح در ساعت‌های حداکثر مصرف و در سال‌های انتهای دوره طرح در ساعت‌های متوسط مصرف اتفاق می‌افتد. همچنین بررسی روند تغییرات سالانه سطوح عملکرد شبکه نشان می‌دهد که در حالت ضریب تغییرات 10 درصد، بهترین سرویس‌دهی شبکه در سال 23 با احتمال 55 درصد عملکرد قابل‌قبول و در حالت ضریب تغییرات 20 درصد، بهترین سرویس‌دهی شبکه در سال20 با احتمال 46 درصد عملکرد قابل قبول اتفاق می‌افتد. در مجموع پهنه‌بندی احتمالاتی کارایی هیدرولیکی شبکه بازخورد دقیقی از سرویس‌دهی شبکه بدست می‌آورد که می‌تواند در تصمیم‌گیری در جهت اعمال برنامه‌ریزی مدیریت بهره‌برداری یا بازسازی و نوسازی شبکه موثر باشد.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.130
Threshold uncertainty score0.650

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.002
GPT teacher head0.145
Teacher spread0.143 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueJurnal Teknik Lingkungan : Electronic Journal of Civil and Environmental EngineeringSame topicWater Systems and OptimizationFrench-language works237,207