論文の概要: DiTEC-WDN: A Large-Scale Dataset of Hydraulic Scenarios across Multiple Water Distribution Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17167v2
• Date: Mon, 24 Mar 2025 14:40:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:38:25.336072
• Title: DiTEC-WDN: A Large-Scale Dataset of Hydraulic Scenarios across Multiple Water Distribution Networks
• Title（参考訳）: DiTEC-WDN:複数の配水網にまたがる大規模水圧シナリオデータセット
• Authors: Huy Truong, Andrés Tello, Alexander Lazovik, Victoria Degeler,
• Abstract要約: このデータセットは、短期(24時間)または長期(1年)でシミュレートされた36,000のユニークなシナリオで構成されている。 DiTEC-WDNは、グラフレベル、ノードレベル、リンクレベルの回帰、時系列予測など、さまざまな機械学習タスクをサポートすることができる。 この貢献は、公的なライセンスの下でリリースされ、クリティカルウォーターセクターにおけるオープンな科学研究を奨励し、センシティブなデータを露出するリスクを排除し、研究比較とシナリオ分析のための大規模な配水ネットワークベンチマークの必要性を満たす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94295877935867
• License:
• Abstract: Privacy restrictions hinder the sharing of real-world Water Distribution Network (WDN) models, limiting the application of emerging data-driven machine learning, which typically requires extensive observations. To address this challenge, we propose the dataset DiTEC-WDN that comprises 36,000 unique scenarios simulated over either short-term (24 hours) or long-term (1 year) periods. We constructed this dataset using an automated pipeline that optimizes crucial parameters (e.g., pressure, flow rate, and demand patterns), facilitates large-scale simulations, and records discrete, synthetic but hydraulically realistic states under standard conditions via rule validation and post-hoc analysis. With a total of 228 million generated graph-based states, DiTEC-WDN can support a variety of machine-learning tasks, including graph-level, node-level, and link-level regression, as well as time-series forecasting. This contribution, released under a public license, encourages open scientific research in the critical water sector, eliminates the risk of exposing sensitive data, and fulfills the need for a large-scale water distribution network benchmark for study comparisons and scenario analysis.
• Abstract（参考訳）: プライバシの制限により、現実世界の水分配ネットワーク(WDN)モデルの共有が妨げられ、新しいデータ駆動機械学習の適用が制限される。 この課題に対処するために、短期(24時間)または長期(1年)でシミュレートされた36,000のシナリオからなるデータセットDiTEC-WDNを提案する。 このデータセットは,重要なパラメータ(圧力,流量,需要パターンなど)を最適化し,大規模シミュレーションを容易にする自動パイプラインを用いて構築し,ルール検証とポストホック解析を通じて,標準条件下での離散的,合成的,油圧的に現実的な状態を記録した。 合計2億2800万のグラフベースステートを持つDiTEC-WDNは、グラフレベル、ノードレベル、リンクレベルレグレッション、時系列予測など、さまざまな機械学習タスクをサポートすることができる。 この貢献は、公的なライセンスの下でリリースされ、クリティカルウォーターセクターにおけるオープンな科学研究を奨励し、センシティブなデータを露出するリスクを排除し、研究比較とシナリオ分析のための大規模な配水ネットワークベンチマークの必要性を満たす。

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