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J-GLOBAL ID：202202299830183126   整理番号：22A0434333

配水ネットワークの漏れ検出のための遺伝子発現プログラミングに基づく数学モデリング【JST・京大機械翻訳】

Gene expression programming based mathematical modeling for leak detection of water distribution networks

著者 (2件)： Tijani I.A. (Department of Building and Real Estate, The Hong Kong Polytechnic University, Hung Hom, Kowloon, Hong Kong) ,  Zayed Tarek (Department of Building and Real Estate, The Hong Kong Polytechnic University, Hung Hom, Kowloon, Hong Kong)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 188  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0315B  ISSN： 0263-2241  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 世界的に,埋設とサービス配水ネットワーク(WDN)による飲用水の損失は,水ユーティリティが直面する持続的課題の1つである。WDNs検査方法の大部分は,アドホックであり,典型的にパイプの現状を提供する。重要な研究努力にもかかわらず,埋設およびサービス配水管の水漏れの信頼できる予測方法は,稀である。この課題を克服するために,遺伝子発現プログラミング(GEP)モデルを,チャンバでパイプライン弁に取り付けたノイズロガーから収集された音響信号の抽出特徴を用いて開発し,本研究で検証した。これらのモデルを開発するために,WDNsの流動誘起音響信号を記録するために,本研究では,これまで利用できない広範なフィールドワークを行った。GEPモデルをステップ関数を用いて開発し,これは,埋込みWDNsから収集された音響信号を用いて,提案した検出と予測方法を示すため,二値出力を返す。モデルは漏洩と高度に相関する特徴のみを考慮する。モデルは,約95%の精度で,金属と非金属管上の漏れを予測できることが分かった。これらのモデルを,パイプの漏れ検出のための装置の配置の時間とコストを減らすために開発した。本研究で提示した提案方法は,機械知能技術の驚くべき能力を与える,構造管理におけるGEPの使用の展望と利点を強調し,改善の容易さ,高い予測精度,および可能性を有する多次元環境を認識する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  雑音 ,  *ネットワーク ,  *給水 ,  配水管 ,  金属管 ,  現地調査 ,  音波信号 ,  埋設 ,  飲用水 ,  高次元 ,  水漏れ ,  予測モデル
準シソーラス用語： チャンバ ,  予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 音響信号 ,  遺伝子発現プログラミング ,  予測モデル ,  配水ネットワーク ,  水漏れ検出

分類 (2件)： 非破壊試験  (HB02030F) ,  分光法と分光計一般  (BD07041Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 配水 ,  漏れ ,  遺伝子発現プログラミング ,  数学モデリング