Digital Transformation in the Water Distribution System based on the Digital Twins Concept

要約

デジタルツインは、大きな可能性を秘めた破壊的テクノロジーとして登場しました。
リアルタイムの監視、予知保全、最適化機能を提供することで、WDS を強化できます。
このペーパーでは、モノのインターネット、人工知能、機械学習モデルなどの高度なテクノロジーを導入した、WDS 用の最先端の DT プラットフォームの開発について説明します。
このペーパーでは、歴史的データと気象データの両方から情報を得て、水消費パターンの予測を試みる際に LSTM ネットワーク、Prophet、LightGBM、XGBoost などの AI/ML モデルを効果的に展開する、提案されたプラットフォーム CAUCCES のアーキテクチャについての洞察を提供します。
さらに、スケジューリング用の制約プログラミング問題を定式化することで、WDS のメンテナンスの最適化をどのように達成できるかを詳しく掘り下げ、環境への影響を軽減しながら運用コストを効率的に最小限に抑えます。
また、DT プラットフォームの整合性と信頼性を確保するためのサイバーセキュリティと保護にも重点を置いています。
この観点から、このシステムは意思決定能力、運用効率、システムの信頼性の向上に貢献するものであり、水資源の持続可能な管理に向けて重要な役割を果たすことができるという点で安心感が得られます。

要約(オリジナル)

Digital Twins have emerged as a disruptive technology with great potential; they can enhance WDS by offering real-time monitoring, predictive maintenance, and optimization capabilities. This paper describes the development of a state-of-the-art DT platform for WDS, introducing advanced technologies such as the Internet of Things, Artificial Intelligence, and Machine Learning models. This paper provides insight into the architecture of the proposed platform-CAUCCES-that, informed by both historical and meteorological data, effectively deploys AI/ML models like LSTM networks, Prophet, LightGBM, and XGBoost in trying to predict water consumption patterns. Furthermore, we delve into how optimization in the maintenance of WDS can be achieved by formulating a Constraint Programming problem for scheduling, hence minimizing the operational cost efficiently with reduced environmental impacts. It also focuses on cybersecurity and protection to ensure the integrity and reliability of the DT platform. In this view, the system will contribute to improvements in decision-making capabilities, operational efficiency, and system reliability, with reassurance being drawn from the important role it can play toward sustainable management of water resources.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google