論文の概要: Online Detection of Water Contamination Under Concept Drift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02107v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 21:29:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 16:36:50.787624
• Title: Online Detection of Water Contamination Under Concept Drift
• Title（参考訳）: コンセプトドリフトによる水汚染のオンライン検出
• Authors: Jin Li, Kleanthis Malialis, Stelios G. Vrachimis, Marios M. Polycarpou,
• Abstract要約: 水分配ネットワーク(WDN)は重要なインフラであり、汚染は公衆衛生上の重大なリスクをもたらす。 本研究ではDual-Threshold Anomaly and Drift Detection (AD&DD)法を提案する。 マルチスレッドドリフト検出機構とLSTMベースの変動オートエンコーダ(LSTM-VAE)を組み合わせて、リアルタイムな汚染検知を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.479260558632172
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Water Distribution Networks (WDNs) are vital infrastructures, and contamination poses serious public health risks. Harmful substances can interact with disinfectants like chlorine, making chlorine monitoring essential for detecting contaminants. However, chlorine sensors often become unreliable and require frequent calibration. This study introduces the Dual-Threshold Anomaly and Drift Detection (AD&DD) method, an unsupervised approach combining a dual-threshold drift detection mechanism with an LSTM-based Variational Autoencoder(LSTM-VAE) for real-time contamination detection. Tested on two realistic WDNs, AD&DD effectively identifies anomalies with sensor offsets as concept drift, and outperforms other methods. A proposed decentralized architecture enables accurate contamination detection and localization by deploying AD&DD on selected nodes.
• Abstract（参考訳）: 水分配ネットワーク(WDN)は重要なインフラであり、汚染は公衆衛生上の重大なリスクをもたらす。 有害物質は塩素のような消毒剤と相互作用し、汚染物質を検出するために塩素モニタリングが不可欠である。 しかし、塩素センサーは信頼性が低く、頻繁な校正を必要とすることが多い。 本研究では,Dual-Threshold Anomaly and Drift Detection (AD&DD)法を提案する。 AD&DDは、2つの現実的なWDNでテストされ、センサーオフセットを持つ異常をコンセプトドリフトとして効果的に識別し、他の方法よりも優れている。 提案した分散化アーキテクチャは、選択したノードにAD&DDを配置することにより、正確な汚染検出とローカライゼーションを可能にする。

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