論文の概要: Digital Transformation in the Water Distribution System based on the Digital Twins Concept
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06694v1
- Date: Mon, 09 Dec 2024 17:40:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-10 23:11:44.449304
- Title: Digital Transformation in the Water Distribution System based on the Digital Twins Concept
- Title（参考訳）: ディジタル双対の概念に基づく配水システムにおけるディジタルトランスフォーメーション
- Authors: MohammadHossein Homaei, Agustín Javier Di Bartolo, Mar Ávila, Óscar Mogollón-Gutiérrez, Andrés Caro,
- Abstract要約: 本稿では,配水システムのための最新のDTプラットフォームの開発について述べる。
モノのインターネット、人工知能、機械学習モデルといった高度な技術を導入している。
この観点では、システムは意思決定能力、運用効率、システムの信頼性の向上に寄与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Digital Twins have emerged as a disruptive technology with great potential; they can enhance WDS by offering real-time monitoring, predictive maintenance, and optimization capabilities. This paper describes the development of a state-of-the-art DT platform for WDS, introducing advanced technologies such as the Internet of Things, Artificial Intelligence, and Machine Learning models. This paper provides insight into the architecture of the proposed platform-CAUCCES-that, informed by both historical and meteorological data, effectively deploys AI/ML models like LSTM networks, Prophet, LightGBM, and XGBoost in trying to predict water consumption patterns. Furthermore, we delve into how optimization in the maintenance of WDS can be achieved by formulating a Constraint Programming problem for scheduling, hence minimizing the operational cost efficiently with reduced environmental impacts. It also focuses on cybersecurity and protection to ensure the integrity and reliability of the DT platform. In this view, the system will contribute to improvements in decision-making capabilities, operational efficiency, and system reliability, with reassurance being drawn from the important role it can play toward sustainable management of water resources.
- Abstract（参考訳）: リアルタイム監視、予測保守、最適化機能を提供することで、WDSを強化することができる。
本稿では、モノのインターネット、人工知能、機械学習モデルといった高度な技術を導入し、WDSのための最先端のDTプラットフォームの開発について述べる。
本稿では,歴史データと気象データの両方から情報を得て,LSTMネットワーク,Prophet,LightGBM,XGBoostといったAI/MLモデルを効果的に展開するプラットフォームCAUCCESのアーキテクチャについて考察する。
さらに,スケジューリングのための制約プログラミング問題を定式化することにより,WDSのメンテナンスの最適化を実現する方法を検討する。
また、DTプラットフォームの完全性と信頼性を確保するために、サイバーセキュリティと保護にも重点を置いている。
この観点から、このシステムは、水資源の持続可能な管理に向けて重要な役割を担い得ることから、意思決定能力、運用効率、システムの信頼性の向上に寄与する。
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