論文の概要: Reconstructing nodal pressures in water distribution systems with graph neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13619v1
• Date: Wed, 28 Apr 2021 07:56:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-29 12:43:26.509312
• Title: Reconstructing nodal pressures in water distribution systems with graph neural networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた配水系統における潮圧の再構成
• Authors: Gergely Hajgat\'o and B\'alint Gyires-T\'oth and Gy\"orgy Pa\'al
• Abstract要約: 本論文では, 限られたノード数のみを観測することにより, すべてのノード圧を再構築するデータ駆動手法を提案する。 本手法は,水ネットワーク上でのグラフ畳み込みが可能となるK局所化スペクトルグラフフィルタに基づく。 提案モデルの性能は、観察されたノードの総数と異なる数のノードで3つのWDSで示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowing the pressure at all times in each node of a water distribution system (WDS) facilitates safe and efficient operation. Yet, complete measurement data cannot be collected due to the limited number of instruments in a real-life WDS. The data-driven methodology of reconstructing all the nodal pressures by observing only a limited number of nodes is presented in the paper. The reconstruction method is based on K-localized spectral graph filters, wherewith graph convolution on water networks is possible. The effect of the number of layers, layer depth and the degree of the Chebyshev-polynomial applied in the kernel is discussed taking into account the peculiarities of the application. In addition, a weighting method is shown, wherewith information on friction loss can be embed into the spectral graph filters through the adjacency matrix. The performance of the proposed model is presented on 3 WDSs at different number of nodes observed compared to the total number of nodes. The weighted connections prove no benefit over the binary connections, but the proposed model reconstructs the nodal pressure with at most 5% relative error on average at an observation ratio of 5% at least. The results are achieved with shallow graph neural networks by following the considerations discussed in the paper.
• Abstract（参考訳）: 配水システム(WDS)の各ノードにおける常時の圧力を知ることは、安全かつ効率的な操作を容易にする。 しかし,実物WDSの楽器数が限られているため,完全な測定データは収集できない。 本論文では, 限られた数のノードのみを観測して全ての節圧を再構成するデータ駆動手法について述べる。 本手法は,水ネットワーク上でのグラフ畳み込みが可能となるK局所化スペクトルグラフフィルタに基づく。 カーネルに適用される層数,層深さ,およびチェビシェフ・ポリノミカルの程度が,アプリケーションの特異性を考慮して検討した。 さらに、摩擦損失に関する情報を隣接行列を介してスペクトルグラフフィルタに埋め込むことができる重み付け法を示す。 提案モデルの性能は, 観測ノード数が異なる3つのwdssにおいて, 総ノード数と比較して示される。 重み付き接続は2次接続よりも有益であるが,提案モデルでは,少なくとも5%の観測比で平均5%の相対誤差で結節圧力を復元する。 この結果は,論文で論じた考察に従い,浅層グラフニューラルネットワークを用いて得られた。

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