A Toolbox for Supporting Research on AI in Water Distribution Networks

饮用水是人类的重要资源，因此，水配送网络（WDNs）被认为是现代社会中的关键基础设施。WDNs的运营面临着各种挑战，如水泄漏和污染、网络/物理攻击、泵操作期间高能耗等。由于各种不确定性来源，基于模型的方法已经达到了极限，因此，人工智能方法为这些挑战提供了有希望的解决方案。在这项工作中，我们介绍了一个用于复杂情景建模和生成的Python工具箱，以便人工智能研究人员可以轻松访问饮用水领域的挑战性问题。除了提供一个高级界面，便于生成液压和水质情景数据外，它还提供了易于访问的流行事件检测基准和一个开发控制算法的环境。

论文介绍了一个Python工具箱，用于生成复杂的水力和水质场景数据，以解决饮用水分布网络（WDN）面临的挑战。这些挑战包括水泄漏和污染、网络攻击、泵操作期间的高能耗等。

论文提出了一种基于人工智能的方法，用于解决饮用水分布网络中的各种挑战。该方法提供了易于使用的高级接口，用于生成水力和水质场景数据，同时还提供了流行的事件检测基准和用于开发控制算法的环境。

该工具箱提供了易于使用的高级接口，用于生成水力和水质场景数据，并提供了流行的事件检测基准和用于开发控制算法的环境。此外，该工具箱还提供了一种基于人工智能的方法，用于解决饮用水分布网络中的各种挑战。

最近的相关研究包括“基于深度学习的水力模拟”和“基于人工智能的水质监测与控制”等。