論文の概要: AI-Driven Framework for Adaptive Water Network Management with Proof-of-Concept Implementation: Addressing Non-Revenue Water in Jordan

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.15709v1
• Date: Sun, 14 Jun 2026 09:44:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-16 16:21:33.802605
• Title: AI-Driven Framework for Adaptive Water Network Management with Proof-of-Concept Implementation: Addressing Non-Revenue Water in Jordan
• Title（参考訳）: 概念実証による適応型水ネットワーク管理のためのAI駆動型フレームワーク:ヨルダンの非規則水に対処
• Abstract要約: ヨルダンは深刻な水不足に直面し、50%の水が漏れ、盗難、計測の問題で失われた。 従来の反応性アプローチは、持続的非再生水(NRW)還元には不十分であることが証明されている。 本稿では,EPANET油圧モデリング,デジタルツイン技術,SCADAシステム,大規模言語モデル(LLM)ベースのAIエージェントを統合したインテリジェントフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Jordan faces severe water scarcity with 50\% of water produced is lost to leakage, theft and metering issues also known as non-revenue water (NRW). Traditional reactive approaches have proven insufficient for sustained NRW reduction. This paper proposes an intelligent framework integrating EPANET hydraulic modeling, digital twin technology, SCADA systems, and large language model (LLM)-based AI agents for continuous network monitoring and adaptive decision-making. The system combines real-time data streams with physics-based simulation to detect anomalies, employing retrieval-augmented generation (RAG) for policy interpretation and function calling for network control. A proof-of-concept implementation validates technical feasibility using EPYT with offline LLMs (llama3.1:8b via Ollama) on a 1,164-junction Amman district network. The system demonstrates automated hydraulic simulation, flow-based anomaly detection aligned with water distribution zone (DZ) practice, and AI-generated health reports with response times under 2 minutes and zero API costs. Burst detection relies on local flow anomaly analysis: a 30.1~L/s simulated leak produces measurable flow redistribution in 15 pipes, flagging a 15-junction cluster that localises the burst -- confirming alignment with water distribution zone (DZ) monitoring practice. The framework accommodates Jordan's intermittent supply patterns and limited automation through phased implementation, offering a scalable pathway for water-scarce regions to leverage intelligent automation for NRW reduction and operational efficiency.
• Abstract（参考訳）: ヨルダンは深刻な水不足に直面しており、50 %の水が漏れ、盗難、そして非再生水(NRW)としても知られる計測の問題によって失われている。 従来の反応性アプローチは、持続的なNRW還元には不十分であることが証明されている。 本稿では、EPANET油圧モデリング、デジタルツイン技術、SCADAシステム、および連続的なネットワーク監視と適応的意思決定のための大規模言語モデル(LLM)ベースのAIエージェントを統合するインテリジェントフレームワークを提案する。 このシステムは、リアルタイムデータストリームと物理シミュレーションを組み合わせて異常を検知し、ポリシー解釈とネットワーク制御のための関数呼び出しに検索拡張生成(RAG)を用いる。 概念実証実装では、EPYT とオフライン LLM (llama3.1:8b via Ollama) を用いて、1,164-junction Amman 地区ネットワーク上での技術的実現性を検証する。 このシステムは、自動油圧シミュレーション、水分散ゾーン(DZ)のプラクティスに沿ったフローベースの異常検出、そして2分未満の応答時間とAPIコストゼロのAI生成健康レポートを実証する。 30.1~L/sのシミュレートされたリークは、15本のパイプで測定可能なフロー再分配を生成し、バーストをローカライズする15のジャンクションクラスタにフラグを付け、水分配ゾーン(DZ)モニタリングの慣行と整合性を確認する。 このフレームワークは、Jordanの断続的な供給パターンと段階的な実装による限定的な自動化に対応しており、NRWの削減と運用効率のためにインテリジェントな自動化を活用するためのスケーラブルな経路を提供する。

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