MARC

 008240221s2023        ulk                      00        kor
■001000016932902
■00520240214101138
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798379871604
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30516337
■035    ▼a(MiAaPQ)NCState_Univ18402040887
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a628
■1001  ▼aChmielewski,  Hana  Teresa.
■24510▼aOvercoming  Modeling  Barriers  in  Long-Term  Interdependent  Infrastructure  Systems  Planning▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]▼bNorth  Carolina  State  University.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(369  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-01,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Ranjithan,  Ranji.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--North  Carolina  State  University,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aLong-term  planning  in  water  infrastructure  involves  increasingly  competing  financial,  regulatory,  and  environmental  constraints  and  objectives.  To  face  the  challenges  of  aging  infrastructure,  emerging  contaminants,  climate  change  and  natural  hazards,  opportunities  for  long-term,  multi-objective  water  system  optimization  modeling  have  never  been  greater.  The  intent  of  this  thesis  is  to  confront  the  technical  challenges  of  implementing  such  models  in  standard  planning  practice,  and  to  demonstrate  their  potential  to  generate  insights  in  a  real  case  study  system.A  groundwater  utility  is  supplied  by  several  hundred  spatially  distributed,  small-scale  pumping  stations.  Chapter  2  studies  the  impact  of  mathematical  model  formulation  on  performance  and  decision  flexibility  in  the  least-cost  pumping  and  treatment  scheme.  Several  high-level  linear  and  mixed-integer  linear  program  (MILP)  formulations  are  presented,  illustrating  the  analytical  challenges  inherent  in  this  type  of  problem,  as  well  as  the  value  of  different  levels  of  decision  flexibility  and  model  solvability.  The  heuristic  and  MILP  techniques  applied,  as  well  as  cost  regression  functions  developed  utilizing  the  U.S.  EPA's  Work  Breakdown  Structure  (WBS)  models,  produce  insights  about  economies  of  scale  in  the  technologies  considered  and  degree  of  treatment  centralization,  and  the  expected  range  of  objective  performance  that  could  justify  use  of  these  techniques  in  planning  practice.  However,  the  problem  simplification  required  to  formulate  the  MILPs  and  lack  of  optimal  substructure  to  improve  solvability,  along  with  the  similar  cost  performance  of  different  solution  alternatives,  limit  the  effectiveness  of  exact  techniques  to  guarantee  a  meaningful  comparison  of  planning  alternatives.Chapter  3  develops  two  nonlinear  models  for  the  case  study  to  demonstrate  the  importance  of  treatment  facility  design  and  operational  parameters  that  that  were  inflexible  in  Chapter  2's  models,  in  terms  of  three  planning  objectives:  costs,  service  continuity,  and  longterm  water  quality  management.  A  flexible  modeling  framework  is  developed  with  customized  versions  of  the  WBS  models  and  implemented  within  an  existing  evolutionary  algorithm.  The  chapter  discusses  barriers  and  benefits  to  using  a  complex  modeling  framework  as  a  long-term  planning  tool:  namely,  the  resources  needed  to  build  and  maintain  it,  versus  its  reusability,  allowing  development  of  external  modeling  tools  to  improve  its  usefulness  over  time.One  fast-growing  application  of  such  modeling  capabilities  is  system-of-systems  (SoS)  modeling  for  community  resilience  planning.  Recent  growth  in  resilience  modeling  creates  both  an  opportunity  and  a  challenge  for  systems  modelers  to  apply  operations  research  (OR)  ideas  when  integrating  interdisciplinary  infrastructure  system  models  while  avoiding  ad  hoc,  methodology-driven  approaches.  Chapter  4  proposes  a  planning-driven  approach  to  systematically  define  resilience  metrics  that  align  the  model  building  process  with  system  and  community  resilience  goals.  Chapter  5  applies  the  approach  to  evaluate  system  resilience  metrics  in  the  case  study  system.  A  modeling  framework  is  developed  to  simulate  the  damage  and  recovery  of  physical  and  human  components  in  a  drinking  water  system  and  its  supporting  electric  power  and  transportation  networks  under  two  natural  hazard  scenarios.  The  chapter  compares  the  effectiveness  of  the  selected  metrics  and  implications  of  their  use  as  objectives  in  a  resilience  planning  context.Model  formulation,  problem  representation,  model  capabilities,  and  objective  definition  are  only  a  part  of  the  challenge  to  using  optimization  models  for  long-term  water  planning  in  practice.  Many  public  utilities  use  decision  staging  to  separate  decisions  or  objectives,  either  to  intentionally  limit  the  planning  scope  or  because  the  stakeholders  and  timeframes  for  certain  decisions  are  disconnected.
■590    ▼aSchool  code:  0155.
■650  4▼aWater  quality.
■650  4▼aInteger  programming.
■650  4▼aRegulation.
■650  4▼aWater  supply.
■650  4▼aElectricity  distribution.
■650  4▼aDecision  making.
■650  4▼aFlood  damage.
■650  4▼aDesign.
■650  4▼aDrinking  water.
■650  4▼aCivil  engineering.
■650  4▼aEnergy.
■650  4▼aWater  resources  management.
■690    ▼a0389
■690    ▼a0543
■690    ▼a0501
■690    ▼a0791
■690    ▼a0338
■690    ▼a0595
■71020▼aNorth  Carolina  State  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-01B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0155
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16932902▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서