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J-GLOBAL ID：202202288769801676   整理番号：22A0802367

配水システムにおける化学侵入を分離するためのデータマイニング技術の利用【JST・京大機械翻訳】

Using data mining techniques to isolate chemical intrusion in water distribution systems

著者 (5件)： Barros Daniel Bezerra (Hydraulic Engineering and Water Resources Department - School of Engineering, Federal University of Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil) ,  Cardoso Sandra Maria (School of Technology, University of Campinas, Campinas, Brazil) ,  Oliveira Eva (School of Technology, University of Campinas, Campinas, Brazil) ,  Brentan Bruno (Hydraulic Engineering and Water Resources Department - School of Engineering, Federal University of Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil) ,  Ribeiro Lubienska (School of Technology, University of Campinas, Campinas, Brazil)
資料名： Environmental Monitoring and Assessment  (Environmental Monitoring and Assessment)
巻： 194  号： 3  ページ： 203  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0789B  ISSN： 0167-6369  CODEN： EMASDH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 配水システムのセキュリティは,過去10年間の研究量の増加の主題になった。データ解析と機械学習は,水ネットワークの汚染に直面したとき,生活を節約する水ユーティリティの容量を改善するために,水力と品質モデリングにリンクしている。本研究は,近リアルタイムでの汚染源の位置を推定するために,k-最近傍とランダム森林アルゴリズムを適用する。EpanetおよびEpanet-MSXソフトウェアを用いて,水分布システムへの農薬の侵入および水バルク中に存在する化合物との相互作用をシミュレーションした。異なる農薬濃度をシミュレーションで考慮し,塩素モニタリングは配置品質センサを通して起こる。結果は,ランダム森林が汚染シナリオの[数式:原文を参照]を局所化できる一方,KNNアルゴリズムが[数式:原文を参照]を見つけることを示した。最後に,汚染拡散の評価を,非局所化汚染の影響をより良く理解するために行った。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  相互作用 ,  システム ,  ネットワーク ,  *給水 ,  塩素 ,  農薬 ,  汚染源 ,  ソフトウェア ,  機械学習
準シソーラス用語： 局在化 ,  *給水系 ,  ランダムフォレスト ,  システムセキュリティ ,  *データマイニング技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 水供給 ,  汚染源の位置 ,  ランダムフォレストアルゴリズム ,  K最近傍アルゴリズム

分類 (2件)： 自然保護  (SB06000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 配水システム ,  化学 ,  侵入 ,  データマイニング技術