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首页> 外文期刊>Canadian Water Resources Journal >Application of parallel computing in data mining for contaminant source identification in water distribution systems
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Application of parallel computing in data mining for contaminant source identification in water distribution systems

机译：并行计算在供水系统污染物源识别数据挖掘中的应用

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Les procédures de l'identification des sources de contamination (CSI) sont en attirant l'attention croissante en raison de la possibilité de contact accidentel et/ou délibéré d'intrusion des contaminants dans les systèmes de distribution d'eau. Donc, les incertitudes qui existent dans la modélisation ont la potentialité de influer considérablement sur les capacités de la procédure de CSI. L'incertitude de la demande indispensables, car elles influencent les faux négatifs et de faux positifs des taux de détection des contaminants, qui sont examinés ici. Une procédure de quantification du taux des faux négatifs est préparée. Ainsi, la question de faux positifs est démontrée être liée à un paramètre 'm'. Se référant aux questions de faux positifs et négatifs, il est démontré comme étant dû à l'utilisation possible du calcul parallèle à l'aide d'un supercalculateur. Ce qui réduit le temps écoulé pour 150 simulations de scenarios de 37,5 heures à seulement 15 minutes dans cette étude. Il existe la possibilité pour diminuer ce taux de faux négatifs en augmentant le nombre de scénarios dans la base de donnée pour le CSI avec l'utilisation d'un supercalculateur et de réduire le nombre des faux nœuds d'intrusion possible.%Contaminant source identification (CSI) procedures are drawing increasing attention due to the possibility of accidental and/or deliberate contaminant intrusion into water distribution systems. However, uncertainties that exist in the modeling have the potential to dramatically impact the capabilities of CSI procedures. Nodal demand uncertainties, as they influence false negative and false positive rates of contaminant detection, are examined. A procedure to quantify the false negative rate is provided, and the false positive issue is shown to be related to a parameter'm'. Addressing the false positive and negative issues is demonstrated as feasible due to the use of parallel computing in a super-computer, which reduces the elapsed time for 150 scenario simulations from 37.5 hrs to only 15 min in the case study. By increasing the number of scenarios in the database for CSI through the use of a super-computer, the opportunity exists to decrease the false negative rate and reduce the number of false possible intrusion nodes.
机译：由于污染物进入水分配系统的偶然和/或故意接触的可能性，用于识别污染源（CSI）的程序受到越来越多的关注。因此，建模中存在的不确定性可能会严重影响CSI程序的功能。需求的不确定性至关重要，因为它们会影响污染物检测率的假阴性和假阳性，这将在此处讨论。准备用于量化假阴性率的程序。因此，误报问题被显示为与参数“ m”相关。关于错误的肯定和否定问题，这表明是由于可能使用超级计算机进行并行计算。在本研究中，这将150个场景模拟所花费的时间从37.5小时减少到仅15分钟。通过使用超级计算机增加CSI的数据库中方案的数量，并减少可能的错误入侵节点的数量，可以降低这种误报率。％污染源识别（CSI）程序正受到越来越多的关注，因为可能会出现意外和/或故意的污染物侵入供水系统的情况。但是，建模中存在的不确定性可能会极大地影响CSI程序的功能。检查节点需求的不确定性，因为它们会影响污染物检测的假阴性和假阳性率。提供了量化假阴性率的程序，并且假阳性问题被显示与参数“ m”有关。由于在超级计算机中使用了并行计算，因此证明了解决错误的肯定和否定问题是可行的，在案例研究中，这可以将150种场景模拟的经过时间从37.5小时减少到仅15分钟。通过使用超级计算机增加用于CSI的数据库中方案的数量，就有机会减少错误的否定率并减少错误的可能的入侵节点的数量。

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