理解多尺度水务基础设施资产管理中的漏损过程：社会学与数据科学对话的必要性
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2023-11-30 v1
摘要
减少漏损是现代水务公司最紧迫的问题之一。为此，提高管道泄漏与修复过程的效率，并辅助选择待更新或修复的管道至关重要。为助力解决这些任务，我们在本工作中开发了一个预测管道泄漏概率的模型。本工作设置于与Société Wallone des Eaux（SWDE）合作的多学科项目背景下，并与其在短期和长期内改进基础设施资产管理（Infrastructure Asset Management）的目标一致。开发和输入该泄漏概率模型依赖于密集的数据处理阶段，调动数据与水工程科学，因为SWDE的原始数据尚不能直接用于模型。作为补充，我们因而采用社会学技术（例如访谈、对人/非人行动者及工具的分析、社会技术转译）以补全数据、增进对其生成过程的理解，并提升其价值与可用性，用于管道泄漏概率预测。该模型将部署于SWDE的信息系统中，并用于减少漏损的策略。
引用
@article{arxiv.2311.17777,
title = {Understanding the leakage process for multi-scale water infrastructure asset management: necessity for a dialogue between sociological and data sciences},
author = {Marie Collet and Nicolas Rodriguez and Selma Baati and Alain Husson and Eddy Renaud and Kevin Caillaud and Yves Le Gat},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.17777},
year = {2023}
}