Comparative Study of AI-Based Methods—Application of Analyzing Inflow and Infiltration in Sanitary Sewer Subcatchments
Rattachement africain : us, fi, cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Inflow and infiltration (I/I) is a common problem in sanitary sewer systems. The I/I rate is also considered to be an important indicator of the operational and structural condition of the sewer system. Situation awareness in sanitary sewer systems requires accurate wastewater-flow information at a fine spatiotemporal scale. This study aims to develop artificial intelligence (AI)-based models (adaptive neurofuzzy inference system (ANFIS) and multilayer perceptron neural network (MLPNN)) and to compare their performance for identifying the potential inflow and infiltration of the sanitary sewer subcatchment of two pumping stations. We tested the performance of these AI models by using data gathered from two pumping stations through a supervisory control and data acquisition (SCADA) system. As a result, these two AI models produced similar inflow and infiltration patterns—both subcatchments experienced inflow and infiltration. On the other hand, the ANFIS had overall higher performance than that of the MLPNN model for modelling the I/I situation for the catchments. The results of the research can be used to support spatial decision making in sewer system maintenance.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Comparative Study of AI-Based Methods—Application of Analyzing Inflow and Infiltration in Sanitary Sewer Subcatchments
- Date Crossref
- 03/08/2020
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Texas A&M University Department of Geography pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Aalto University Department of Built Environment pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Finnish Meteorological Institute pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Dalian University of Technology Hydraulic Engineering Institute pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Illinois Urbana-Champaign pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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The University of Texas at El Paso pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Illinois at Urbana-Champaign Department of Civil and Environmental Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Geography — Texas A&M University, Department of Built Environment — Aalto University et Finnish Meteorological Institute, avec 4 autres affiliations.
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