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J-GLOBAL ID：201902239316892985   整理番号：19A0491833

不確実性の下でのMasingaダムの信頼性とロバスト性解析【JST・京大機械翻訳】

Reliability and Robustness Analysis of the Masinga Dam under Uncertainty

著者 (2件)： Postle-Floyd Hayden (Department of Civil, Environmental and Geomatic Engineering, University College London, London WC1E 6BT, UK) ,  Erfani Tohid (Department of Civil, Environmental and Geomatic Engineering, University College London, London WC1E 6BT, UK)
資料名： Climate (Web)  (Climate (Web))
巻： 5  号： 1  ページ： 12  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7161A  ISSN： 2225-1154  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Kenyaの水抽象は,国の産業と経済開発計画を達成するために,2030年末までに都市と灌漑需要における予測成長を満たさなければならない。Tana川におけるMasingaダムは,水力発電を提供するために継続している間,成長する需要を満たすためにこの目標を満たすためのキーである。本研究では,確率的気候と人口予測を用いて,不確実な将来の供給と需要の下でのMasingaダムシステムの信頼性とロバスト性を定量的に評価し,長期計画がダムの寿命をどのように改善するかを検討した。河川流量と需要予測は,水の利用可能性を最大化するために最適化エンジンにリンクしたダムシステムシミュレーションモデルへの入力として互いに一緒に使われる。需要満足の後の水利用可能性を将来のために評価して,システムの予測信頼性を選択した年のために計算した。解析は,短期年毎の最大発電が,2020年,2025年,2030年に,それぞれ80%,50%,1%の信頼性を達成することを示した。しかし,長期最適計画は,2020年において95%まで,2025年において80%まで,2030年において40%以上までシステム信頼性を増加した。さらに,貯水池の容量を約25%増加させることにより,すべての将来の期間に対するシステムのロバスト性を大幅に改善することができる。本研究は,Masingaダムの異なる計画と管理の含意を分析するためのプラットフォームを提供し,即時と関連するTana河川流域の両方において,都市の必要性と灌漑計画を成長させるために注意深い考慮を払うべきであることを示唆する。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデリング ,  河川 ,  *不確実性 ,  都市 ,  *ロバスト性 ,  水力発電 ,  シミュレーションモデル ,  最適化 ,  *ダム ,  気候 ,  貯水池 ,  灌漑
準シソーラス用語： 河川流量 ,  Tana , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： Tana川流域 ,  不確実性下の計画 ,  気候変動 ,  信頼性 ,  ロバスト性 ,  水資源 ,  Masinga貯水池 ,  統合モデリング

分類 (1件)： 水利用,その他  (RC11030Q)

引用文献 (59件)：

• United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO). Managing Water under Uncertainty and Risk. The United Nations World Water Development Report 4; UNESCO: Paris, France, 2012; Volume 1.
• Ding, N.; Erfani, R.; Mokhtar, H.; Erfani, T. Agent based modelling for water resource allocation in the transboundary Nile River. Water 2016, 8, 139.
• Tan, C.; Erfani, T.; Erfani, R. Water for Energy and Food: A System Modelling Approach for Blue Nile River Basin. Environments 2017, 4, 15.
• Erfani, T.; Erfani, R. An evolutionary approach to solve a system of multiple interrelated agent problems. Appl. Soft Comput. 2015, 37, 40-47.
• Erfani, T.; Erfani, R. Fair resource allocation using multi-population evolutionary algorithm. In Applications of Evolutionary Computation, Proceedings of the European Conference, EvoApplications, Copenhagen, Denmark, 8-10 April 2015; Springer: Copenhagen, Denmark, 2015.

タイトルに関連する用語 (3件)： 不確実性 ,  ダム ,  ロバスト性解析