Optimal sensor placement for sewer capacity risk management

2019 Spring.Includes bibliographical references.Complex linear assets, such as those found in transportation and utilities, are vital to economies, and in some cases, to public health. Wastewater collection systems in the United States are vital to both. Yet effective approaches to remediating failures in these systems remains an unresolved shortfall for system operators. This shortfall is evident in the estimated 850 billion gallons of untreated sewage that escapes combined sewer pipes each year (US EPA 2004a) and the estimated 40,000 sanitary sewer overflows and 400,000 backups of untreated sewage into basements (US EPA 2001). Failures in wastewater collection systems can be prevented if they can be detected in time to apply intervention strategies such as pipe maintenance, repair, or rehabilitation. This is the essence of a risk management process. The International Council on Systems Engineering recommends that risks be prioritized as a function of severity and occurrence and that criteria be established for acceptable and unacceptable risks (INCOSE 2007). A significant impediment to applying generally accepted risk models to wastewater collection systems is the difficulty of quantifying risk likelihoods. These difficulties stem from the size and complexity of the systems, the lack of data and statistics characterizing the distribution of risk, the high cost of evaluating even a small number of components, and the lack of methods to quantify risk. This research investigates new methods to assess risk likelihood of failure through a novel approach to placement of sensors in wastewater collection systems. The hypothesis is that iterative movement of water level sensors, directed by a specialized metaheuristic search technique, can improve the efficiency of discovering locations of unacceptable risk. An agent-based simulation is constructed to validate the performance of this technique along with testing its sensitivity to varying environments. The results demonstrated that a multi-phase search strategy, with a varying number of sensors deployed in each phase, could efficiently discover locations of unacceptable risk that could be managed via a perpetual monitoring, analysis, and remediation process. A number of promising well-defined future research opportunities also emerged from the performance of this research

Low-latency, query-driven analytics over voluminous multidimensional, spatiotemporal datasets

2017 Summer.Includes bibliographical references.Ubiquitous data collection from sources such as remote sensing equipment, networked observational devices, location-based services, and sales tracking has led to the accumulation of voluminous datasets; IDC projects that by 2020 we will generate 40 zettabytes of data per year, while Gartner and ABI estimate 20-35 billion new devices will be connected to the Internet in the same time frame. The storage and processing requirements of these datasets far exceed the capabilities of modern computing hardware, which has led to the development of distributed storage frameworks that can scale out by assimilating more computing resources as necessary. While challenging in its own right, storing and managing voluminous datasets is only the precursor to a broader field of study: extracting knowledge, insights, and relationships from the underlying datasets. The basic building block of this knowledge discovery process is analytic queries, encompassing both query instrumentation and evaluation. This dissertation is centered around query-driven exploratory and predictive analytics over voluminous, multidimensional datasets. Both of these types of analysis represent a higher-level abstraction over classical query models; rather than indexing every discrete value for subsequent retrieval, our framework autonomously learns the relationships and interactions between dimensions in the dataset (including time series and geospatial aspects), and makes the information readily available to users. This functionality includes statistical synopses, correlation analysis, hypothesis testing, probabilistic structures, and predictive models that not only enable the discovery of nuanced relationships between dimensions, but also allow future events and trends to be predicted. This requires specialized data structures and partitioning algorithms, along with adaptive reductions in the search space and management of the inherent trade-off between timeliness and accuracy. The algorithms presented in this dissertation were evaluated empirically on real-world geospatial time-series datasets in a production environment, and are broadly applicable across other storage frameworks

Analyzing Granger causality in climate data with time series classification methods

Attribution studies in climate science aim for scientifically ascertaining the influence of climatic variations on natural or anthropogenic factors. Many of those studies adopt the concept of Granger causality to infer statistical cause-effect relationships, while utilizing traditional autoregressive models. In this article, we investigate the potential of state-of-the-art time series classification techniques to enhance causal inference in climate science. We conduct a comparative experimental study of different types of algorithms on a large test suite that comprises a unique collection of datasets from the area of climate-vegetation dynamics. The results indicate that specialized time series classification methods are able to improve existing inference procedures. Substantial differences are observed among the methods that were tested

Cognitive Buildings

Cognitive building is a pioneering topic envisioning the future of our built environment. The concept of "cognitive" provides a paradigm shift that steps from the static concept of the building as a container of human activities towards the modernist vision of "machine à habiter" of Le Corbusier, where the technological content adds the capability of learning from users' behavior and environmental variables to adapt itself to achieve major goals such as user comfort, energy-saving, flexible functionality, high durability, and good maintainability. The concept is based on digital frameworks and IoT networks towards the concept of a smart city

Applying Social Network Analysis to Monitor Risk in Project Management

In today’s business environment it is often argued that if organizations want to achieve sustainable competitive advantages or even just survive, they must excel in performance and innovation to meet complex and unpredictable market demands. Often organizations alone do not always have the necessary resources such as brilliant minds, technologies, know-how, financial support, just to name a few, to properly respond to such market demands. To overcome such constraints organizations usually engage in collaborative working models (such as open innovation (Chesbrough, 2003)), which essentially consist in strategic partnerships with other entities such as other business partners, public institutions, universities, and development centers, just to name a few, whereby the collaborative exchange of resources and capabilities enables achieving their objectives in a faster and more efficient way. However, it is often argued that the lack of effective models to support collaborative initiatives is the biggest obstacle for organizations to engage in a higher frequency in collaborative working models. In project management, one of the biggest challenges that organizations face today as they deliver projects is to distinguish project critical success factors from project critical failure factors regarding how project stakeholders collaborate across the different phases of a project lifecycle. This challenge has been a growing concern particularly in organizations that deliver projects, essentially due to the potential high impact (both, negative and positive) in economic, environmental, and social dimensions. More concretely, this challenge is essentially related to how the dynamic interactions between the different project stakeholders - characterized by the mix of formal and informal networks of relationships that emerge and evolve across the different phases of a project lifecycle, and how these may or not impact project outcomes (success or failure). In this work a heuristic two-part model to address the mentioned challenge is proposed. The development of the proposed model is supported by three distinct but interrelated scientific fields. They are: (1) project management - which contributes with the definitions and structure of a project lifecycle, (2) risk management - which contributes with the standard risk management process framework, and (3) social network analysis - which provides the tools & techniques to identify and quantify the collaborative interactions between entities throughout a project lifecycle. The proposed model was developed to identify and quantitatively measure the extent to which such project participant´s dynamic interactions (also called as dynamic behaviors), influence project outcomes (usually classified as successfully or unsuccessfully delivered). The proposed model in this work named POL Model (which stands for the Project Outcome Likelihood model), has two parts. In part one the proposed model will analyze five key project collaboration types ((1) Communication and Insight, (2) Internal and Cross Boundaries-Collaboration, (3) Know-how sharing and Power, (4) Clustering (variability effect—PSNVar), and (5) Teamwork efficiency) that emerge and evolve in each project phase of a given project lifecycle, by accessing, analyzing and interpreting project data-related collected in three different sources ((1) project meetings, (2) project emails, and (3) through the application of a SNA-based survey) from successfully and unsuccessfully delivered projects. The model will search in both successfully and unsuccessfully delivered projects for unique repeatable behavioral patterns (RBPs) regarding each one of the five key project collaboration types. If the model identifies different RBPs in projects that were successfully delivered from those that were unsuccessfully delivered, such RBPs are classified as critical success factors (CSFs). If not, then no CSFs are identified. If the latter outcome is the case, then, according to the proposed model in this work, collaborative projects outcomes (successful or unsuccessful) are not influenced by the dynamic interactions of project participants that emerge and evolve across the different phases of a given project lifecycle. Once part 1 of the POL model is concluded, and if CSFs have been found, then part two can initiate. In part two the POL model will provide guidance to an ongoing or upcoming project by analyzing the deviation between an actual project evolution (actual state), and the CSFs identified in part 1 regarding each one of the already mentioned five key project collaboration types.No atual ambiente económico e social, é muitas vezes afirmado que se as organizações pretendem alcançar vantagens competitivas sustentáveis ou simplesmente sobreviver, elas têm de ser capazes de atingir elevados níveis de performance e inovação. No entanto, a maioria das organizações, por si só, nem sempre têm as capacidades necessárias e suficientes para eficazmente responder ás crescentes atuais e futuras necessidades dos mercados. Tais capacidades como, mentes brilhantes, tecnologias de ponta, acesso a informação mais restrita e vital, conhecimento adquirido, experiência em várias dimensões, entre outras, normalmente só estão ao alcance de algumas organizações. Para tentarem ultrapassar este obstáculo, as organizações que por si só não dispõem ou não consegue adquirir as tais capacidades necessárias e suficientes para eficazmente responder ás tais exigências por parte do ecossistema dos mercados, procuram encontrar soluções por outras formas. Uma das formas que ao longo dos últimos anos tem tido uma crescente procura consiste essencialmente em partilhar recursos e capacidades através do estabelecimento de parcerias estratégicas com outras organizações, tais como universidades, institutos, parceiros de negócio, ou mesmo concorrentes diretos e indiretos. Estas tais parcerias estratégicas são essencialmente denominadas de modelos organizacionais colaborativos que permitem ás organizações participantes obter benefícios que de uma forma individual nunca conseguiriam atingir (Camarinha-Matos, & Afsarmanesh, 2006; Arana & Castellano, 2010). Um modelo que se tornou muito popular nos últimos anos, é o modelo de inovação aberta (Open Innovation, ou simplesmente OI”) proposto por Chesbrough, (2003). Chesbrough defende que para que as organizações consigam atingir resultados mais positivos e mais rápidos estas deveriam optar por trabalharem em conjunto (colaborarem) no desenvolvimento e comercialização de ideias e inovações, tendo por base essencial, a troca supervisionada de informação, ideias, recursos (materiais e imateriais) entre as organizações participantes. E de referir ainda que este modelo de colaboração que potencialmente trás consideráveis benefícios ás organizações tais como a partilha de riscos e oportunidades, um acelerado time-to-market de produtos e serviços desenvolvidos, otimização ou criação de produtos e serviços a um preço muito mais baixo, entre muitos outros, é contrário ao modelo que ainda é tradicionalmente adotado pela maioria das organizações que assenta essencialmente num processo de inovação fechada em que as organizações não partilham recursos e capacidades no processo de desenvolvimento e comercialização de ideias e inovações. No entanto, a realidade mostra que não só potenciais benefícios resultam dessas parcerias estratégicas. De acordo com literatura consultada, de um modo geral, são muitas as organizações, que ainda têm receio de optar por estes modelos de parcerias estratégicas que envolvem a partilha ativa e supervisionada de informação, ideias, e recursos, essencialmente devido á falta de modelos que permitam uma eficiente gestão das diferentes dinâmicas colaborativas que existem dentro, e entre diferentes organizações (Santos et al., 2019; Nunes & Abreu, 2020(a); Nunes & Abreu, 2020 (b)). Este aspeto, de acordo com a literatura consultada, tem ainda mais peso na limitação da entrada das organizações em modelos colaborativos como o Open Innovation, do que propriamente aspetos técnicos (Deichmann et al., 2017). De acordo com varia literatura consultada um dos maiores desafios que as organizações atualmente enfrentam, é a capacidade de identificar fatores críticos relacionadas com a colaboração que levam projetos e operações a ter um desfecho com sucesso (Workday studios, 2018; Arena, 2018; Nunes & Abreu, 2020(c); Nunes & Abreu, 2020). Na verdade, esta preocupação tem crescido exponencialmente ao longo dos últimos anos essencialmente devido á crescente perceção dos elevado impactos (negativos e positivos) que este fator projeta no seio das organizações. No entanto, embora este tema está ainda muito pouco explorado, em gestão de projetos, cada vez mais cresce o interesse de perceber a relação entre o sucesso e o insucesso de projetos com as diferentes interações dinâmicas que emergem e evoluem entre pessoas, grupos, departamentos e organizações que executam projetos (Santos et al., 2019; Nunes & Abreu, 2020(a); Nunes & Abreu, 2020 (b)). Dada a importância deste aspeto, é proposto neste trabalho um modelo que tem como principal objetivo contribuir para a identificação de fatores críticos de sucesso relativos á gestão das interações dinâmicas entre organizações em ambientes de projetos. Neste trabalho é apresentado um modelo heurístico composto de duas partes (parte 1 e parte 2), onde o seu desenvolvimento foi apoiado em três áreas científicas ((1) gestão de projetos, (2) gestão do risco, e (3) análise de redes socias) e que tem como principal objetivo a identificação da importância (de uma forma mensurável) das diferentes interações dinâmicas entre pessoas que trabalham num ambiente de projetos no desfecho desses mesmos projetos. Cada uma das áreas científicas acima mencionadas contribui de forma única para o modelo proposto neste trabalho. A área científica de gestão de projetos (1), contribui para o modelo proposto neste trabalho com as definições e estrutura de um projeto, onde inclui as definições de projeto, gestão de projeto, fases de um projeto, ciclo de vida de um projeto, entre outras. A área científica de gestão do risco (2), contribui para o modelo proposto neste trabalho com as definições de risco, e gestão de risco, e com os processos e estrutura de análise mais utilizados na identificação, tratamento e controle do risco. Finalmente, a área científica de análise de redes socias (3), contribui para o modelo proposto neste trabalho com as definições e características de rede social, capital social, redes colaborativas, e ainda com as ferramentas e técnicas de análise para quantitativamente medir as interações dinâmicas entre pessoas, grupos, departamentos de uma dada organização, ou mesmo entre organizações diferentes que colaboram na execução de projetos. O modelo proposto neste trabalho de nome POL Model (project outcome likelihood), tem duas partes – parte 1 e parte 2. Na primeira parte o modelo vai analisar cinco tipos dinâmicas chave que emergem e se desenvolvem numa dada rede social de um projeto ao longo das diferentes fases do ciclo de vida de um projeto. Estes cinco tipos chave de dinâmicas são: (1) comunicação, (2) intra e intercolaboração organizacional, (3) partilha de conhecimento e poder, (4) variabilidade de participação ativa em reuniões de projetos, e (5) eficiência do trabalho em equipa. Para analisar os cinco tipos de dinâmicas chave, o modelo proposto neste trabalho vai utilizar informação recolhida em reuniões de projetos, emails que contenham informação relacionada com tarefas e atividades de projetos, e questionários estrageiros endereçados aos elementos que participam num dado projeto. Uma vez recolhida toda a informação necessária o modelo vai aplicar um serie de técnicas e ferramentas desenvolvidas com base na área científica da análise de redes socias identificar padrões de comportamento de uma forma quantitativa, associados a projetos que tiveram um desfecho com sucesso, e associados a projetos que tiveram um desfecho sem sucesso, relativamente aos cinco tipos genéricos de colaboração dinâmica acima mencionados. Estas técnicas e ferramentas consistem essencialmente em métricas que medem a centralidade de uma rede social apoiadas na teoria das grafos (matemática discreta). Se os resultados da aplicação do modelo mostrarem evidentes diferentes padrões de comportamentos relativos as cinco dinâmicas chave de projetos em projetos que tiverem um desfecho com sucesso, de projetos que tiverem um desfecho sem sucesso, conclui-se que foram encontrados fatores críticos de sucesso. Uma vez terminada a parte 1 do modelo, e se fatores críticos foram encontrados, pode-se iniciar a parte 2 do modelo POL. Se por outo lado não forma encontrados fatores críticos, então a segunda parte do modelo não pode ser executada. Na segunda parte (parte 2), o modelo POL essencialmente vai monitorizar o quanto um projeto que esteja em execução está ou não desalinhado com os fatores críticos identificados na parte 1. Na segunda o modelo vai primeiro efetuar uma análise aos cinco tipos chave de colaboração dinâmica ((1) comunicação, (2) intra e intercolaboração organizacional (3) know-how, partilha de informação e poder, (4) variabilidade de participação ativa em reuniões de projetos, e (5) eficiência do trabalho em equipa) de um projeto que esteja a atualmente decorrer e comparar os resultados obtidos com os fatores críticos identificados na parte 1 do modelo. Por fim em função da quantidade de fatores (métricas) que estejam ou não alinhados com os fatores críticos de sucesso, o modelo calcula uma probabilidade de desfecho (sucesso ou insucesso) do projeto que esta a ser executado. Para efeitos da ilustração do funcionamento, aplicação e validação do modelo proposto neste trabalho, é apresentado no capítulo 6 deste trabalho um caso de estudo de uma real aplicação do modelo POL na execução de um projeto com a participação de várias pessoas com diferentes competências, ao longo de uma especifica fase de um projeto colaborativo. Ao longo do capítulo 6 é possível observar que o modelo proposto neste trabalho identifica de uma forma simples e eficiente diferentes padrões de comportamento existentes em redes colaborativas, o que permite ás organizações correlacionar resultados obtidos da aplicação do modelo, com os diferentes desfechos de projetos (sucesso ou insucesso) e dessa forma identificar quais os fatores críticos de sucesso