Learning Dictionaries from Physical-Based Interpolation for Water Network Leak Localization

要約

タイトル：物理ベースの補間からの辞書学習による水道ネットワーク漏洩場所特定

要約：
– 状態推定と学習に基づいた漏洩場所特定手法を提案。
– 新しい補間技術は、隣接ノードの水力頭部間の相互接続の物理学を利用している。
– また、水力頭部値ではなく残差を直接補間することで、補間誤差と局所化精度において、既存手法に比べて改善が見られた。
– モデナという有名なケーススタディに対して、提案手法を適用した結果、補間誤差（状況と残差の推定を考慮して）と後続局所化の両方において、新しい補間方法の改善が見られた。

要約(オリジナル)

This article presents a leak localization methodology based on state estimation and learning. The first is handled by an interpolation scheme, whereas dictionary learning is considered for the second stage. The novel proposed interpolation technique exploits the physics of the interconnections between hydraulic heads of neighboring nodes in water distribution networks. Additionally, residuals are directly interpolated instead of hydraulic head values. The results of applying the proposed method to a well-known case study (Modena) demonstrated the improvements of the new interpolation method with respect to a state-of-the-art approach, both in terms of interpolation error (considering state and residual estimation) and posterior localization.

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