論文の概要: Maintenance Strategies for Sewer Pipes with Multi-State Degradation and Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12894v1
• Date: Wed, 17 Jul 2024 12:07:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 19:43:08.347997
• Title: Maintenance Strategies for Sewer Pipes with Multi-State Degradation and Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: マルチステート劣化型下水道管の保守戦略と深部補強学習
• Authors: Lisandro A. Jimenez-Roa, Thiago D. Simão, Zaharah Bukhsh, Tiedo Tinga, Hajo Molegraaf, Nils Jansen, Marielle Stoelinga,
• Abstract要約: 本研究は, 下水道資産に適用される診断・健康管理フレームワークにおける2つの課題に対処する。 我々は、下水道管の劣化過程を表すために多状態劣化モデル(MSDM)を用い、保守戦略を考案するために深層強化学習(DRL)を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.548451287976679
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale infrastructure systems are crucial for societal welfare, and their effective management requires strategic forecasting and intervention methods that account for various complexities. Our study addresses two challenges within the Prognostics and Health Management (PHM) framework applied to sewer assets: modeling pipe degradation across severity levels and developing effective maintenance policies. We employ Multi-State Degradation Models (MSDM) to represent the stochastic degradation process in sewer pipes and use Deep Reinforcement Learning (DRL) to devise maintenance strategies. A case study of a Dutch sewer network exemplifies our methodology. Our findings demonstrate the model's effectiveness in generating intelligent, cost-saving maintenance strategies that surpass heuristics. It adapts its management strategy based on the pipe's age, opting for a passive approach for newer pipes and transitioning to active strategies for older ones to prevent failures and reduce costs. This research highlights DRL's potential in optimizing maintenance policies. Future research will aim improve the model by incorporating partial observability, exploring various reinforcement learning algorithms, and extending this methodology to comprehensive infrastructure management.
• Abstract（参考訳）: 大規模インフラシステムは社会福祉にとって不可欠であり、その効果的な管理には様々な複雑さを考慮に入れた戦略的予測と介入の方法が必要である。 本研究は,下水道事業に応用されたPHM(Prognostics and Health Management)フレームワークにおける2つの課題に対処する。 我々は、下水道管の確率的劣化過程を表すために多状態劣化モデル(MSDM)を用い、保守戦略の考案にDeep Reinforcement Learning(DRL)を用いている。 オランダ下水道網のケーススタディは,我々の方法論を実証している。 本研究は, ヒューリスティックスを超越した知的, コスト削減型メンテナンス戦略を創出する上で, モデルの有効性を示すものである。 パイプの年齢に基づいて管理戦略に適応し、新しいパイプの受動的アプローチを選択し、古いパイプのアクティブ戦略に移行して失敗を防止しコストを削減した。 本研究は、DRLがメンテナンスポリシーを最適化する可能性を強調している。 今後の研究は、部分的な可観測性を取り入れ、様々な強化学習アルゴリズムを探求し、この方法論を総合的なインフラ管理にまで拡張することで、モデルの改善を目指す。

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