Viac

Ako vytvoriť správnu vektorovú mriežku v metroch

Ako vytvoriť správnu vektorovú mriežku v metroch


Chcem vytvoriť vektorovú mriežku so štvorcami 100 x 100 m, ale pri riešení tejto zjavne ľahkej úlohy mám nejaké vážne problémy. Už som prečítal všetky príspevky, ale nenašiel som dobré riešenie. Tu som vyskúšal:

  1. Pomocou nástroja na prieskum> vektorová mriežka: Vždy sa mi nedarí mať správne hodnoty X a Y, nikdy to nie je 100 metrov, aj keď mám ako svoju predvolenú dĺžku „m“. Potrebujem 100 metrov, ale hovorí vždy niečo okolo 59, ... ak meriam to meracím nástrojom. a tiež sa zdá, že zvislá dĺžka je o niečo väčšia ako vodorovná dĺžka.

  2. Pomocou nástrojov na spracovanie: vytvorte mriežku - s dĺžkou mám rovnaký problém.

  3. Pomocou nástroja MMQGIS create Grid: Rovnaký problém ako v prípade 1 a 2.

Ako môžem zmeniť spôsob výpočtu vzdialeností? Myslím, že sa musím poobzerať niekde inde, ale neviem kam.

Pre informáciu: Spustený systém je Win 8, 64 bitový, QGIS verzia 2.4,


Urobí akýkoľvek priamy CRS (súradnicový referenčný systém) - ak sú jednotky v stopách, môžete ich jednoducho previesť na metre. Keď použijete geografickú projekciu, jednotky sú uvedené v stupňoch, čo vás robí zmiasť. spatialreference.org je dobrým zdrojom informácií o rôznych PRS ... vybral by som si jeden pre vás, ale neviem, kde je vaša oblasť zamerania.


Ako vytvoriť správnu vektorovú mriežku v metri - Geografické informačné systémy

CMUD slúži približne 140 000 zákazníkom a ich počet rastie. Ich súčasný program zlepšovania kapitálu (CIP) predstavuje celkovo 151 miliónov dolárov za vodu a 257 miliónov dolárov za sanitárne kanály. Očakáva sa, že počet obyvateľov sa do roku 2000 zvýši o 17%. Územie sa stáva regionálnym centrom, a to z ekonomického hľadiska aj z dôvodu potreby infraštruktúry. Obrázok 1 zobrazuje jazero Mountain Island na rieke Catawba, ktoré je zdrojom vody na západnej strane Mecklenburskej župy.

Počítačové modelovanie vo vodárenskom priemysle prešlo dlhú cestu. Slúži ako kľúčový nástroj pri identifikácii a plánovaní zlepšenia kapitálu, ako aj základňa pre hydraulickú analýzu a v súčasnosti analýzu kvality vody. CMUD využíva hydraulické počítačové modelovanie v ustálenom stave približne jedenásť rokov. Počítačový model používaný a prispôsobený pre systém CMUD bol Kentucky Pipe Model. Model bol znovu kalibrovaný v roku 1987. Nachádza sa na sálovom systéme mesta Charlotte a neponúka skutočnú grafickú schopnosť. Trvalo približne pol dňa, kým dve osoby ručne vykreslili výsledky modelu. Počítačový model ponúkol simuláciu predĺženého obdobia (EPS), ale zamestnanci ho nikdy nepoužili kvôli ťažkopádnemu množstvu údajových listov, ktoré vytvoril.

V zásade existujú dva spôsoby modelovania systému distribúcie vody, ustáleného stavu a EPS. Ustálený stav modeluje hydraulické podmienky konkrétneho časového úseku alebo jedného obrázka systému. EPS je súbor prevádzkových podmienok alebo časových úsekov, ktoré obvykle predstavujú 24-hodinové obdobie. Počas EPS model bude testovať sériu hodinových modelov prenášajúcich hydraulické informácie z predchádzajúceho časového obdobia do súčasného časového obdobia. EPS je možné dosiahnuť v sérii ustálených stavov, ale k čomu by to malo byť. Všetky informácie sú v počítači a sú digitálne, čo potrebujeme, aby človek pokazil veci. EPS odovzdáva informácie na použitie z jedného modelu ustáleného stavu do druhého automaticky. Výhodou modelovania EPS je schopnosť sledovať výkyvy nádrží a zapínanie a vypínanie čerpadiel na základe hladiny vody v konkrétnej nádrži. Je dôležité, aby ste neprevádzkovali čerpadlo dlho a aby sa zlepšila kvalita vody a aby sa umožnilo kolísanie nádrže a prevracanie vody.

CMUD považuje tento nástroj za kritický pri projektovaní najrôznejších situácií v systéme a z tohto dôvodu nesedí v nečinnosti. Informácie z modelu boli použité na simulovanie stavebných situácií, rôznych zmien v operáciách, vylepšení systému a predpovedí.

Obrázok 1 - Mapa okresu Vicinity s riekou Catawba (vodný zdroj CMUD)

Ciele tohto hlavného plánu boli rozšírené o ďalšie problémy. Za posledných pár rokov CMUD využíval počítačový model na hydraulickú analýzu vodného systému bez ohľadu na problémy s kvalitou vody. CMUD potrebovala nástroj, ktorý pomôže identifikovať možné problémy s kvalitou vody v systéme. V minulosti CMUD vedel, aké veľké vodovody sú potrebné na splnenie systémových požiadaviek v budúcnosti, ale vždy tu bola otázka, ako to ovplyvnilo kvalitu vody. S prichádzajúcimi zmenami v predpisoch o pitnej vode CMUD pociťovala ešte väčšiu potrebu mať schopnosť lepšie sa pozerať na parametre kvality vody.

Model kvality vody by vychádzal z hydraulického modelu 12-palcového vodovodu a väčších. Diskutovalo sa o tom, že aby sa vytvoril presný model kvality vody, mal by tento model obsahovať menšie čiary v systéme. Avšak CMUD určený z dôvodu veľkosti nášho systému, použitie skeletonizovaného modelu by bol uspokojivým prvým krokom k stanoveniu trendov a určeniu problémových oblastí. Aby sa získal realistický obraz o systéme, do rozsahu pôsobnosti bolo z hľadiska hydrauliky aj kvality vody zahrnuté aj hodnotenie a kalibrácia poľa. Niektoré z parametrov týkajúcich sa kvality vody, ktoré CMUD zaujímal, boli vyhodnotené vrátane teploty, pH, zásaditosti, vápnika, vodivosti, olova, medi, železa, zvyškov chlóru, zákalu, počtu heterotrofných doštičiek a trihalometánov (THM). CMUD hľadala model kvality vody, ktorý by vyhodnotil alebo zvážil čo najviac týchto parametrov.

Jedným z najdôležitejších cieľov štúdie bolo vyvinúť nový model hydrauliky a kvality vody, ktorý by bol flexibilný a užívateľsky prívetivý. Išlo o to, aby boli modely a výsledky prístupnejšie pre zamestnancov CMUD. Model kvality vody využijú hlavne pracovníci v oblasti kvality vody a hydraulický model budú udržiavať a prevádzkovať hlavne technickí pracovníci. Aby boli modely užívateľsky prívetivé, CMUD chcel mať známy a kompatibilný softvér. CMUD v súčasnosti používa na pracovnej stanici UNIX softvér kompatibilný s IBM, ako sú dBASE a AutoCAD a GIS nástroj ArcInfo (Esri). CMUD tiež chcela flexibilný systém na integráciu a začlenenie ďalších nástrojov, ako sú informácie o údržbe a prevádzke, SCADA a existujúce programy plánovania kapitálu. Tabuľkový výstup údajov musel byť ľahko čitateľný a zrozumiteľný. Bolo požadované školenie „Hands on“, ktoré pomôže zamestnancom zvyknúť si na nové modely a porozumieť ich vývoju.

CMUD zúfalo potrebovala lepšie grafické možnosti na zobrazovanie výsledkov modelovania. Ako už bolo uvedené, pre každý chod sa dokončovali manuálne grafy výsledkov modelu, čo bolo nielen časovo náročné, ale aj neúčinné pre poskytovanie informácií rôznym divíziám. Bývalý počítačový model dokázal vytvoriť iba blokovú / mriežkovú schému, nie „realistické“ mapové znázornenie systému. CMUD potrebovala ľahko pochopiteľné grafické schopnosti a vykreslila distribučný systém v skutočnom mapovom zobrazení. Grafika vyžadovala prístupnosť aj pre ďalšie divízie. Rozsah tiež zahŕňal potrebu kompatibility grafiky, databáz a modelov s prostredím GUD CMUD.

CMUD požadoval schopnosť EPS. EPS v minulosti CMUD nepoužíval, ale pri vývoji modelu kvality vody a veľkosti systému sa to javilo ako nevyhnutnejšie. Aplikácia EPS poskytuje používateľovi dynamický pohľad na operácie systému a meniace sa vzory alebo trendy. Vzhľadom na množstvo dátových výsledkov, ktoré spoločnosť EPS potrebovala, bol na spracovanie údajov potrebný systém facility managementu. EPS nie je nový koncept. Je tu už niekoľko rokov. Problém spočíva v tom, že model EPS generuje také veľké množstvo údajov / výtlačkov, že nebolo možné tieto informácie použiť bez toho, aby ste z toho urobili kariéru. EPS pre vodovodný systém CMUD s asi 1000 rúrkami generuje kdekoľvek od 150 000 do 190 000 riadkov výstupu. Samotné súbory sú od 12 do 18 MB. Ak by sme chceli vytlačiť výsledky na štandardnej tlačiarni s komprimovanou tlačou 88 riadkov na stránku, vygenerovalo by to od 1700 do 2160 strán výstupu. Okrem toho, že by sme papier používali rýchlejšie, ako rastú stromy, kto tieto informácie skontroluje. Existuje niekoľko veľmi dôležitých informácií, ktoré skutočne rozprávajú príbeh. Boyle upravil hydraulický model tak, aby generoval všetky dôležité informácie v šiestich tabuľkách, ktoré možno čítať priamo z GIS. Tabuľky obsahujú hladiny vody v nádržiach, prietok potrubia, pokles tlaku v potrubí, rýchlosť potrubia, požiadavky na križovatku a tlaky na križovatke.

Poslednou časťou rozsahu bolo vypracovanie rámcového plánu. Očakávalo sa, že projekcie a analýzy systému budú možné dokončiť do roku 2015. Budú identifikované konkrétne zlepšenia a nové zariadenia. Požadoval sa aj vizionársky pohľad na obdobie po roku 2015.

Nasleduje popis vývoja počítačových modelov, integrácie do existujúcich systémov CMUD a výsledok použiteľného počítačového systému a rámcový plán pre technické oddelenie Charlotte-Mecklenburg.

OBCHODNÉ PRAKTIKY

Obrázok 2 zobrazuje vzájomné vzťahy medzi modulmi BFMS. Čiary spájajúce prvky predstavujú dvojsmerný tok informácií z grafiky do aplikácie k modelom, späť do aplikácie a späť do geografického informačného systému na grafické znázornenie výsledkov modelu.

SYSTÉM RIADENIA ZARIADENIA BOYLE

Obrázok 2 - Systém správy budov Boyle

Moduly SCADA a údržba je možné prepojiť do systému, ale neboli zahrnuté do tohto projektu. CMUD prehodnocuje svoju činnosť SCADA a neskôr bude na modelovanie vyžadovať pripojenie SCADA k BFMS tým, že zachytí údaje pre priamy vstup do modelov hydrauliky a kvality vody.

Počítače môžu byť tou najlepšou vecou od krájaného chleba. Na druhej strane môžu byť najhorším morom, aký si na seba človek kedy vzal. Počítačový systém popísaný v tomto dokumente je samozrejme prvý. Softvérové ​​balíčky zvolené pre tento systém sú ľahko dostupné technické štandardy a sú efektívne z hľadiska nákladov. Jednou z prvých úloh tohto projektu bolo preskúmanie dostupného softvéru pre GIS a modelovanie s cieľom určiť najlepšie možnosti. Hľadanie softvéru GIS nebolo veľkou úlohou len preto, že správna voľba bola taká zrejmá. Kontrola hydraulického modelu pre tento projekt bola rozsiahlejšia a porovnanie vlastností a parametrov modelu bolo preskúmané pomocou nástroja CMUD. Poslednou voľbou boli AutoCAD od spoločnosti Autodesk, modely hydrauliky a kvality vody Boyle (EXKYPIPE a BNETQ) a ArcCAD a ArcView od Environmental Systems Research Institute, Inc. (Esri). Dve komponenty systému, ktoré vytvára a udržiava spoločnosť Boyle, sú hydraulické modely a aplikácia, ktorá je jadrom schopnosti výmeny informácií. Modely udržiava spoločnosť Boyle, aby umožňovala úpravy zodpovedajúce konkrétnym potrebám jednotlivých projektov. Údržba modelov spoločnosťou Boyle umožňuje včasné úpravy softvéru a predchádza oneskoreniam spôsobeným plánovaním dodávateľov softvéru. Rovnaký prístup sa uplatňuje pri aplikácii. Tento kód udržiava Boyle, aby vyhovoval potrebám konkrétneho projektu klienta. V prípade CMUD stanovil CMUD štandardy pre projekt a Boyle reagoval úpravou aplikácie a modelov podľa týchto štandardov.

Aj keď sú používatelia oboznámení s pojmom „databázy“, ktorý predstavuje jeden súbor s poliami a záznamami, prostredie GIS tieto súbory označuje ako „tabuľky“. Pojem „databáza“ sa vzťahuje na skupinu alebo sériu tabuliek. Aplikácia pristupuje k sérii tabuliek, preto pristupuje k databáze. Tento príspevok je v súlade s terminológiou GIS pre tabuľky a databázy.

Obrázok 3 - WATPLAN Ponuka úprav pre úpravu tabuľky.

Obrázok 4 - Obrazovka úpravy tabuľky zdrojov pre uzly s pevným stupňom pre hydraulický model.

Aplikácia dBASE je naprogramovaná v dBASE IV a je editorom tabuliek podobných editačným schopnostiam výkresov v AutoCADe. Aplikácia sa označuje ako aplikácia „WATPLAN“. Obrázok 3 zobrazuje obrazovku ponuky úprav aplikácie WATPLAN. Tento obrázok zobrazuje rôzne tabuľky a typ informácií potrebných na modelovanie systému. Obrázok 4 zobrazuje údaje z tabuľky ZDROJE pre uzol s pevným stupňom na modelovanie. Uzlom s pevným stupňom môže byť nádrž alebo pomocné čerpadlo. Všimnite si v tabuľke položku „Zahrnúť do chodu modelu“. To umožňuje používateľovi vypnúť uzol s pevným stupňom a nezahrnúť tieto informácie do chodu modelu bez úlohy náročnej na prácu odstránenia údajov z tabuľky iba na opätovné zadanie údajov pre neskoršie vykonanie modelu.

K tabuľkám je prístupná normálna funkčnosť ľubovoľného databázového programu, ktorý dokáže čítať formát DBF a nevyžaduje, ale je možné ho ľahko prezerať vo formáte WATPLAN. WATPLAN je povinný na vytváranie vstupných súborov pre modely, vytváranie správ, používanie vlastných obrazoviek na pomoc používateľovi pri zadávaní údajov, správu kritérií modelu a aktualizáciu grafiky s výsledkami modelovania na prezeranie v ArcView.

Geografický informačný systém na obrázku 2 predstavuje skupinu programov AutoCAD a ArcCAD. AutoCAD sa rýchlo stáva štandardom v technickej komunite pre grafické úpravy. Definícia distribučného systému začína ako entity AutoCADu ako jednoduché bloky, krivky a rozšírené atribúty. Odtiaľ rastie pomocou ArcCADu do výkonnejšej dátovej sady. ArcCAD funguje vo vnútri AutoCADu a umožňuje veľkú mieru flexibility a možného použitia dát. Toto manželstvo od spoločnosti Esri poskytuje v AutoCADe mimoriadne výkonné funkcie. ArcCAD organizuje dáta do pokrytia. Pokrytie je sada binárnych grafických súborov a prepojených tabuliek, ktoré je možné prezerať v ArcCADe alebo ArcView. ArcView je

- veľmi jednoduché použitie a dodržiava štandardný formát používateľského rozhrania systému Windows

- slúži na zobrazenie pokrytia podľa filtra, farby, veľkosti alebo typu prvku

- slúži na umožnenie prezerania pokrytia v širokej škále legiend a pohľadov

- veľmi výkonné vozidlo na vykreslenie grafických a negrafických informácií v ľahkom formáte a

- je úplne integrovaný do systému Windows a podporuje všetky jeho funkcie.

Väčšina čísel pre tento príspevok bola vytvorená BFMS v ArcView.

Krytie je možné exportovať do formátu, ktorý je možné čítať v prostredí UNIX pomocou ArcInfo. Táto výmena informácií je veľmi cenná. Údaje o tomto projekte sa dali jednoducho vymeniť pomocou tohto odkazu so systémami ArcInfo CMUD a Centrom pre geografické informácie v Severnej Karolíne.

Pokrytie ulíc je ukážkovým príkladom tejto výmeny informácií. Základná mapa ulíc CMUD je umiestnená v ich systéme ArcInfo založenom na systéme UNIX. Tieto informácie exportovali do formátu PC, aby sprístupnili informácie Boylovi ako základnú mapu. Počas projektu CMUD chcela pokrytie oblasti Zóna a Pôvod a Cieľ (O & amp D), pre ktoré bola použitá reverzná výmena. Táto výmena informácií a jednoduchosť križujúcich platforiem umožnila bezproblémový tok dát projektu. Nikdy neexistovala otázka, či sú k dispozícii informácie, ktoré by mohol použiť ktokoľvek v projektovom tíme.

ArcCAD má tiež schopnosť spájať negrafické informácie do grafického znázornenia. Jedným zo súborov súvisiacich s pokrytím je tabuľka. Táto tabuľka obsahuje informácie o topológii spojené s grafickými entitami v pokrytí. Topológia definuje súradnice prvkov a priestorové vzťahy medzi líniovými a bodovými prvkami. Po vytvorení hraničnej topológie môžu byť do tabuľky zahrnuté negrafické informácie. Príkladom negrafických informácií o hraniciach zón je maximálna hydraulická hlava spojená s každou zónou. Na obrázku 5 označujú 978, 960 a 882 hydraulické hlavy, ktoré nie sú grafickými informáciami. Ďalším príkladom negrafických informácií zobrazených v grafickom formáte pokrytia sú roky farebnej inštalácie rúrok. Toto je veľmi užitočný nástroj na zobrazovanie výsledkov modelovania a je obzvlášť užitočný pre veľké zložité distribučné systémy, ako je tento, ktorý bol vytvorený pre CMUD. Obrázok 6 zobrazuje výsledky modelovania pre zónu 978 pre rýchlosť podľa hrúbky potrubia. Tabuľka zobrazená na obrázku 6 je príkladom grafického prepojenia s tabuľkou spojenou s pokrytím výsledkov. Prichytením na potrubí sa sprístupní a zobrazí záznam tabuľky. Informácie o výsledkoch ArcCadu, iné ako grafické a výsledky modelovania sú uvedené v tabuľke. VEL01 je položka rýchlosti v tabuľke pre ustálenú rýchlosť behu modelu v potrubí za modelovaných prevádzkových podmienok.

Použitie ArcCADu umožňuje porovnanie medzi polygónmi a polygónmi s výsledkami prenesenými na ďalšie pokrytie tabuľkou s podrobnými prienikmi oblastí. Táto vlastnosť sa použila na analýzu dopytu a populáciu na zónu z priestorového rozloženia oblastí O & amp D s hranicou zóny. ArcCAD a ArcView tiež umožňujú zobrazenie výsledkov modelovania.

Obrázok 5 - CMUD Systém distribúcie vody a mapa vody

ZÍSKANIE ÚDAJOV A ANALÝZA DOPYTU

V prípade vodovodného systému CMUD sa ako základ pre existujúci dopyt po systéme použili záznamy z roku 1992 pre všetky okresy Mecklenburg. CMUD určilo polohu približne 160 000 metrov na umiestnenie pomocou ich systému GIS ArcInfo. Záznamy o fakturácii za posledných dvanásť mesiacov boli zhromaždené zo záznamov Finančného úradu a spolu s adresami a pokrytím ulíc GIS pomocou CMUD pomocou ArcInfo určila umiestnenie každého merača. Približne 15 000 záznamov bolo odmietnutých na základe chýbajúcej zhody adries. Tieto polohy boli určené na základe polohy v trasách meračov. Trasa čítania počítadla je očíslovaná podľa zóny, knihy a poradového čísla. Vylúčené merače boli zoradené v databáze pomocou zóny, knihy a poradového čísla na trase čítača meračov. Poloha bola potom určená najbližším známym metrom v trase. Meračom bez umiestnenia boli potom priradené súradnice najbližšieho merača so známou polohou. Z pôvodných 160 000 metrov bolo 132 219 metrov so záujmovým využitím, ktoré nespadali do kategórie požiarnych meračov, komponentov zložených meračov, nulových záznamov o použití, ktoré predtým neboli zúčtované z fakturačného systému, alebo meračov načítaných pre účely fakturácie za kanalizáciu. iba.

Obrázok 6 - Výsledky modelu zobrazené podľa hrúbky čiary na základe rýchlosti a prístupu k tabuľke výsledkov.

Merače sa potom nachádzali v oblastiach O & amp; D. Tieto oblasti O & amp D boli definované dopravným oddelením mesta Charlotte za účelom plánovania vylepšenia dopravy. Geografické rozdelenie obyvateľstva s existujúcimi a budúcimi prognózami je podrobne uvedené v 440 oblastiach O & amp D pre všetky okresy Mecklenburg (pozri obrázok 7).

Obrázok 7 - Východiskové a cieľové oblasti podľa zón

Použitím súradnicových umiestnení meračov a priestorového modelu oblastí O & amp D sa vytvorila tabuľka s využitím pre každú oblasť O & amp D s existujúcou aj budúcou populáciou. Geografická definícia merača oblasťou O & amp D bola prvým krokom v distribúcii požiadaviek do vodovodného systému. S geografickou základňou oblastí O & amp D boli priradené oblasti dopytu pre každý uzol vo vodovodnej distribučnej sieti. Ku každému potrubnému spojeniu bola priradená jedna alebo viac oblastí O & amp D, známych ako uzol v modeli. Niektoré oblasti O & amp D prekročili hranice zón, a preto bolo použitie meračov pre tieto konkrétne oblasti rozdelené alebo pomerné medzi zónami a priradeniami uzlov podľa oblastí v každej zóne. V podstate sme preto začali s oblasťami O & amp D a priradili sme každú oblasť k uzlu alebo sme priradili niekoľko oblastí k jednému uzlu. Pomocou analytických schopností ArcCADu na pretínanie polygónových oblastí bola vytvorená tabuľka na priraďovanie oblastí O & amp D ku každému uzlu, a teda ku každému uzlu bol priradený dopyt. Pretože niektoré oblasti O & amp D boli rozdelené hranicami zón, bol napísaný proporcionálny program na priradenie skutočného dopytu každému priradenému uzlu v inej zóne na základe oblasti. To bolo nevyhnutné, ak bola jedna z oblastí O & amp D rozdelená na hranici zóny, potom bolo potrebné pomerne vypočítať počet obyvateľov a použitie meračov na základe rozdelenia oblastí medzi zónami.

Analytické schopnosti ArcCadu sú veľmi užitočné pri porovnaní dvoch polygónových pokrytí, ako sú oblasti dopytu a oblasti O & amp D. Priesečník oblastí O & amp D s oblasťami obyvateľstva a dopytu, priradenými k uzlom modelu, umožňoval priestorové rozloženie použitia merača. Pamätajte, že merače už boli priradené k oblastiam O & amp D. Pokrytie oblasti O & amp D má preto v tabuľke položku s celkovým využitím merača. Rovnako ako v prípade iných výkonných nástrojov, je potrebné pamätať na ich obmedzenia. ArcCAD rozdeľuje oblasti, ako sú napríklad polygóny, ale nie negrafické informácie spojené s týmito oblasťami, ako je počet obyvateľov alebo celkové využitie merača na O & amp D oblasť. V tomto prípade ArcCAD poskytne priesečník oblastí O & amp D a oblastí dopytu, ale priradí všetku spotrebu a merač pre oblasť O & amp D všetkým súvisiacim oblastiam dopytu. Oblasti O & amp D, ktoré boli rozdelené na hranici zóny, majú pridelenú celkovú populáciu a použitie meračov pre každú oblasť. To znamená, že časť populácie a použitie počítadla sú priradené dvakrát. Toto zdvojnásobenie sa vyriešilo napísaním programu dBASE na prografické vyhodnotenie negrafických údajov na základe celkovej oblasti O & amp D.

Finančné oddelenie mesta Charlotte vytvára správu (nie je digitálne k dispozícii), ktorá sumarizuje využitie vody po jednotlivých mesiacoch podľa metrov. Definícia použitia meracieho prístroja zahŕňa byt, byt, dom, obchod, priemysel, zavlažovanie, školu a ďalšie zariadenia na hlásenie spotreby vody za mesiac a kategóriu. Tieto informácie sú užitočné pri distribúcii spotreby vody po celý rok. Analýza meradla definuje priemerný denný dopyt (ADD) distribučného systému. Jednou z požiadaviek projektu bolo skontrolovať prevádzku systému na zimné a letné obdobie z hľadiska problémov s hydraulikou a kvalitou vody. Tento mesačný záznam sa používa na určenie sezónnych špičkových faktorov. Obrázok 8 zobrazuje sezónne zmeny ADD.

Obrázok 8 - Faktory sezónneho maxima určené z výroby vysokoúčinných čerpadiel

CMUD udržuje vysokoúčinné čerpadlo na úpravu vody, ktoré čerpá do distribučnej sústavy. Tieto záznamy boli prenesené do spoločnosti Boyle v tabuľke Lotus 123 a prevedené na program Microsoft EXCEL. Ako v každom systéme, aj tu je potrebné vykonať nezávislú kontrolu, ktorá overí výpočty a predpoklady. Boyle skontroloval čerpacie záznamy vysokej služby za rovnaké obdobie záznamov meračov a porovnal ich na celom systéme. Táto povrchná kontrola odhalila, že odpočty meračov boli približne o osem percent nižšie ako priemerná ročná produkcia týchto troch úpravní vody. Rozdiel osem percent bol pripísaný stratám vody v systéme a bol potvrdený CMUD ako realistický vo svojich skúsenostiach.

Po výpočte a distribúcii existujúcich požiadaviek v celom vodovodnom systéme boli potrebné odhady budúceho dopytu, ktoré poskytnú základ pre určenie budúcich potrieb infraštruktúry a Programu zlepšovania kapitálu (CIP). S historickými a existujúcimi údajmi o populáciách, budúcimi projekciami populácie a dopytom historického priemerného dňa (ADD) z výrobných záznamov CMUD priniesla projektovaná štatistická analýza ADD budúce ADD. S populáciou a záznamami ADD sa na definovanie budúceho odhadovaného ADD na základe odhadov populácie použila lineárna regresia v programe Microsoft EXCEL. To umožnilo odhadnúť budúci dopyt pre modelové roky 1995, 2000, 2005, 2010 a 2015. Populačné projekcie poskytlo Oddelenie plánovania mesta Charlotte a Oddelenie dopravy okresu Mecklenburg. Tieto populačné projekcie boli priestorovo rozdelené podľa oblasti O & amp D.

Obrázok 9 - ADD a MDD historické údaje a projekcie

Výsledky štatistickej analýzy sú uvedené na obrázku 9. S budúcou populáciou a známym ADD pomocou distribúcie oblasti O & amp D bol Boyle schopný definovať diferenciálnu zmenu v dopyte ADD pre každý uzol na základe diferenciálnej zmeny v populácii . Na vytvorenie matematických výpočtov bola použitá kombinácia programovacích funkcií programov Microsoft EXCEL a dBASE IV

PREDPOKLADANÁ MAXIMÁLNA DENNÁ DOPYT

MDD bol zaznamenaný CMUD od roku 1968 do súčasnosti a bol použitý v štatistickej analýze pomocou lineárnej regresie v programe Microsoft EXCEL na koreláciu populácie a MDD. Boyle potom premietol tento algoritmus do budúcnosti (pozri obrázok 9). To poskytlo projekcie MDD na určenie rozšírenia úpravne vody a ich fázovania pre systém.

Na analýzu a oddelenie požiadaviek úpravne vody Severná Meklenbursko od ďalších rozšírení úpravne vody bola potrebná kompletná analýza celého systému. Na vykonanie tejto analýzy vytvorili CMUD a Boyle politiku rozšírenia, ktorá poskytla vodítko pre Boyleove odporúčania. V politike sa uvádzalo, že odporúčania budú vychádzať z požiadavky, aby všetky expanzie poskytovali dostatočnú produkciu vody na splnenie MDD z roku 2010. Analýza poskytla CMUD možnosti rozšírenia načrtnutím štyroch alternatívnych scenárov. Týmto prístupom k rozšíreniu úpravne vody mohla spoločnosť Boyle odporučiť expanziu pre všetky úpravne vody a stanice pomocného čerpadla na základe štatistických výsledkov lineárnej regresie a vyváženia požadovaného dopytu v každej zóne.

EXISTUJÚCI SYSTÉM

Po zadaní všetkých grafických a negrafických informácií o distribučnom systéme do systému BFMS boli zhromaždené ďalšie informácie potrebné na modelovanie fungovania systému. Krivky čerpadiel, tvary nádrží, výšky, objemy, regulačné ventily, zariadenia na prečerpávanie pozemného zásobníka a operácie systému boli zadané do aplikácie WATPLAN. Táto aplikácia obsahovala všetky informácie použité v hydraulickom modelovaní v samostatných tabuľkách. Hydraulické modelovanie sa uskutočňovalo pomocou Boyleovho EXKYPIPU. Táto verzia programu KYPIPE vylepšuje všetky pôvodné funkcie a zachováva pôvodné algoritmy programu. Pridáva tiež niekoľko potrebných funkcií, vďaka ktorým je program lepšie použiteľný pre systém CMUD, a prenáša informácie do modelu kvality vody Boyle BNETQ. Medzi ďalšie funkcie patrila možnosť modelovania tankov s variabilným tvarom, ako sú zvýšené nádrže, a výstup výsledkov modelovania do tabuliek pre BFMS. To umožňuje ľahšiu integráciu výsledkov do pokrytia ArcCADu na prezeranie výsledkov modelu v ArcView. Táto verzia EXKYPIPE má vylepšený formát vstupných a výstupných súborov, vďaka čomu je jednoduchšie pripraviť a skontrolovať výsledky modelu.

Na vytvorenie presného modelu systému je potrebná kalibrácia systému distribúcie vody. Merania tlaku v teréne na strategických a konkrétnych miestach nádrží sa zvyčajne zaznamenávajú podľa určitého prevádzkového kritéria. V tomto prípade CMUD mal funkčný hydraulický model systému distribúcie vody, ktorý sa považoval za presný. Vďaka túžbe spoločnosti CMUD pridať do súboru nástrojov grafické možnosti a analýzu kvality vody bol predchádzajúci hydraulický model obmedzujúci. CMUD sa rozhodla kalibrovať Boyleov model na predchádzajúci študijný model distribučného systému. Toto fungovalo primerane dobre, až na to, že nový model musel byť skeletovaný, aby zodpovedal CMUDovmu modelu, ale stále poskytoval dobrý základ pre kalibráciu. Vrcholom distribúcie nášho dopytu po predchádzajúcom modelovom systéme distribúcie vody s aktualizovanými faktormi ° C a presnými dĺžkami získanými z mapy AutoCADu (ktorá bola založená na súradnicovom systéme štátu) bol model kalibrovaný. Tiež meraná strata hlavy pre konkrétne výtlačné potrubia čerpadla v systéme. Strata hlavy sa porovnala s výsledkami modelu, ktoré poskytli dodatočnú kontrolu modelu. Je ťažké, ak nie nemožné, dosiahnuť tlak na dostatočnom množstve miest a nadmorských výšok nádrže a prevádzkový stav čerpadla v jednom okamihu, aby sa model kalibroval pomocou terénnych meraní pre systém veľký ako CMUD. Prevádzka systému sa mení príliš rýchlo na okamžité alebo dokonca polovičné merania. CMUD má zapisovače hladiny nádrže vo všetkých vyvýšených nádržiach v systéme, nemá však v systéme zapisovače tlaku. Preto sa na kalibráciu modelu použila predtým definovaná metóda.

Existujúci vodovodný systém so súčasnými prevádzkovými kritériami bol modelovaný tak, aby určoval existujúce nedostatky. Tieto nedostatky zahŕňali kapacitu čerpacej stanice pomocného čerpadla, kapacitu skladovacej nádrže, problémy s distribúciou potrubia a / alebo problémy s tlakom systému. Boli vydané odporúčania na zlepšenie infraštruktúry s cieľom umožniť lepšiu vodárenskú službu pre verejnosť. V tomto prípade systémovými nedostatkami zistenými počas tejto úlohy boli kapacita čerpadla a prevádzka čerpadla pre každú z čerpacích staníc pomocného čerpadla. Analyzovalo sa skladovacie množstvo a na stavbu sa odporučili ďalšie umiestnenia nádrží spolu s úpravňou vody Sever Mecklenburg, ktorá má byť uvedená do prevádzky v roku 1996. Odporúčali sa ďalšie potrubia na dodávku vody z nového závodu do distribučnej sústavy spolu s umiestnením množstvo dodatočného skladovania zónovej nádrže.

BUDÚCI SYSTÉM

Navrhovaný CIP bol založený na prevádzke systému, projekciách a distribúcii dopytu po obyvateľstve a modelovaní kvality vody. Súčasné a vyvíjajúce sa normy kvality vody majú jednoznačný vplyv na plánovanie verejných služieb pri rozširovaní ich systémov. Pred niekoľkými rokmi, ak by bol potrebný ďalší plynovod a určená veľkosť by bola napríklad 16 palcov, sa agentúra pokúsi nainštalovať potrubie najväčšej veľkosti, aké si mohli dovoliť, aby natiahli svoj dolár. Dnes to nie je vždy najlepší prístup. Krátkodobé účinky na kvalitu vody potrubím veľkého priemeru s dlhou dobou zadržania a nízkou rýchlosťou môžu zhoršiť kvalitu vody mimo prípustných limitov. Dnes treba brať do úvahy účinky hydrauliky na kvalitu vody. Tento projekt preskúmal existujúci CMUD CIP a skontroloval ho proti požadovaným požiadavkám distribuovaným priestorovo a v čase. Kvalita vody bola potom modelovaná podľa revidovaného systému a preskúmaná. Vykonali sa úpravy v CIP, aby sa splnili požiadavky na kvalitu vody.

V rámci aplikácií BFMS sú faktory budúcej teploty pre hydraulické modely staršie na základe dátumu inštalácie a typu materiálu potrubia. Rúry z PVC a azbestového cementu nestarnú. Ocele, tvárna liatina a liatinové potrubia starnú. The system does not require a C factor for future or existing pipe. The system will use an assumption and age the assumption over time, again based on the year of installation and the pipe material type which the user defines.

WATER SYSTEM ANALYSIS MODELS

The family of modeling programs works in conjunction to fully simulate the operation of the system. The hydraulic model must be executed first. Hydraulic operation of the system must take into account the demand on the system (peaking factors), tank elevations, booster pump station, and high service pump operation, ground storage re-pump facility operation, and control valve operation and position. Each of these operational parameters changes as the water distribution system responses to the demands of the system.

As one of the project goal was to use EPS modeling and was anticipated to be a vital tool in the water quality modeling. The ability to model over a time period and examine the water quality changing based on all of the operational parameters of the distribution system is very valuable. The volume change in tanks over time, age of water, distribution system changes in demands, operation of high service and booster pump stations are all hydraulic parameters tracked during the EPS modeling. As you can imagine, this type of modeling creates a large amount of tabular output. The hydraulic EPS modeling for CMUD s system results in approximately 150,000 lines of tabular output. This is where a facility management system is helpful to manage and review the results. The results are also stored in a table format for velocity, head loss , pressure, demand, HGL at the fixed grade nodes (such as tanks and pump stations), and flow in pipelines. These tables are joined with the pipes and nodes coverages to permit the modeling results to be viewed graphically in ArcView. Without this ability, the modeler would be required to review the 150,000 lines (or 1700 pages at 88 lines per page). Figure 10 shows one of the most effective methods for reviewing EPS modeling results. A graph of any of the modeling results can be created. This example is for water level fluctuation in the future tank proposed for the 978 zone.

WATER QUALITY MODELING

The real trick in creating an accurate water quality model is to have an adequate sampling program spatially distributed to help calibrate the model and aid in determining the decay factors. Decay factors can be based on several factors, and each system needs to be examined to determine its specific decay factors. In the case of temperature, the decay factors are seasonally dependent. In the summer, the water cools in the system because the ground is cooler than the water entering the system from the raw water facility. In the winter, the water is cooler than the ground and the water tends to warm up. The water temperature in the winter is about 50 degrees, but in the summer can be as high as 90 degrees. Each system and constituent is different and needs to be reviewed and examined in this light.

Figure 10 - Example of Extended Period Simulation Model results for 978 Zone for Future Tank

GIS APPROACH

It is important of keep in mind that the system used for this project is a planning-level tool. AutoCAD and ArcCAD can produce a survey -level accurate map, but the cost of generating such a map is significant. For modeling purposes and the purposes of creating a BFMS, a planning-level accurate tool is adequate. A secondary factor affecting the level of accuracy was the street coverage provided by CMUD and used as a basis for location of pipelines and facilities. It was centerline only. A survey-level accurate map would require a double-line map with right-of-way and curb and gutter location. For hydraulic modeling purposes, a planning-level base map, such as the one used in this project, provides an adequate basis.

By definition, a GIS permits the graphical representation of non-graphic information. An example would be pipeline diameter coded by color and line thickness. ArcView and ArcCAD permit this type of graphical depiction (see Figure 11).

Figure 11 - Pipeline by Diameter with Zone Boundaries.

Factors in choosing ArcCAD and ArcView for the GIS were ease of use, versatility, familiarity of the working environment, applicability of existing ArcInfo system information, vendor stability, and required equipment and software. ArcCAD, as previously reviewed, only requires AutoCAD. ArcView requires Windows. Both Windows and AutoCAD are usually found in most engineering departments. The ArcCAD-ArcView package is very reasonable in cost, about the same as AutoCAD.

Esri is dedicated to supporting multi-platform software. Information can be shared on a UNIX or Personal Computer platform. This permit a wide degree of expandability and versatility with existing computer system. The programs also work well in a networked environment to share data and take advantage of networking capabilities.

Other potential uses of a facility management system that includes a GIS are:

- Sharing of information over a network with other departments

- SCADA system integration for system operation and condition capture

- Maintenance record and schedule programs

- Valve or facility information housed in a central system

- Pressure boundary modification and modeling

- Pipe replacement program for older pipeline facilities and/or

- System facility aged analysis.

RECOMMENDATIONS FOR FUTURE GISers

The degree of accuracy desired is a major concern. The tools detailed in this paper and for hydraulic modeling of water distribution systems are planning-level accuracy tools and adequate for master planning and water quality management. There is a quantum leap from a planning-level to a survey-level accurate system. The benefits of such a decision should be carefully weighed.

GIS goes hand in hand with system-wide automation. This applies to management, operation, maintenance, and modeling. Many cities on the east coast are preparing to enter, if they haven t already done so, the GIS world. This step doesn t have to be like crossing the Grand Canyon. If the system is chosen with future growth in mind, then starting small will work better than biting off more than you are willing to chew or swallow. The ArcCAD system is very powerful and can be used for large data sets. If, for any reason, the data sets become too large, the system can be ported to ArcInfo on the UNIX based platform. This type of approach can be viewed as a natural progression. Start off small and grow into the future. The only requirement is to choose software that permits growth rather than limits it.

One of the most desirable features is the accessibility of the Esri products. The user has the choice of using a complex system such as ArcInfo, or an easy one like ArcView (in an Windows or UNIX environment). ArcView permits management-level staff access to the data without the requirement of weeks of training and constantly staying up to date with the software. ArcView is very easy to use in a Windows environment. It can be printed or plotted and was used to prepare this paper. The views in Figures 1, 3 ,4, 5, and 8 are ArcView screens captured in Windows. The vicinity map in Figure 1 was also made in ArcView and ported to a Windows Bitmap file.

The key in any successful system is versatility, growth potential, and capability. Keeping these factors in mind in choosing a system and maintaining that system will provide the major ingredients to face the future. Power is a great thing, but the price may be excessive effort required to operate and maintain the system. As systems become more powerful, the systems can be more difficult to use. Start off small and work your way into it.

Don t be fooled by the title of this paper. The Total Picture is one that is constantly evolving. The needs change, so in conjunction the facility management system must respond. The user sets the requirements and the system must accommodate them. Therefore, any system must be versatile and adaptable to the changing need of the user. CMUD and Boyle have conducted this project with this in mind. The system can be adapted to meet the needs. The system is only limited by the imagination of the individuals that use, maintain, and design it.

References

Employment and Household Projections, Mecklenburg County - a Synoptic Report , Feb. 1985

Franklin Reports , 1992, (Planning Dept., City of Charlotte).

Land Use Data , 1984-1990, Planning Division, City of Charlotte (digital)

Record of Inspection and Maintenance - Elevated Water Storage Tanks , J J & G, February 1993.

Report on Pitometer Engineering Study Charlotte-Mecklenburg Utility Department, Charlotte, NC , the Pitometer Associates, 1983 - 1984, Volumes I and II.

Report on Pitometer Engineering Study Water Distribution System, Charlotte, NC , the Pitometer Associates 1988 - 1989

Water Quality Modeling in a Distribution System , Grayman, Walter M., and Clark, Robert M., AWWA Conference Proceedings.

1990 Census and Dwelling Unit Count, Planning Division, City of Charlotte (digital)

1990 Census Data, North Carolina, US Census Department (NC Center for Geographical Information).

1990, 1995, 2000, 2005, 2010, 2015 Population by region, City Planning Dept., City of Charlotte.

1992 Meter Records with X-Y Coordinates, CMUD.

Developing Models for Predicting Trihalomethane Formation Potential and Kinetics, Gary L. Amy, Paul A. Chadik, and Zaid K. Chowdhury, AWWA Journal, July 1987.

Four Quarters of THM Water Quality Sampling for 1993 (CMUD.

Franklin WTP Yard Piping Schematic

Low Pressure Complaints, 1989 - 1992, CMUD, (digital)

Maximum Day and Average Day Pump Productions for Franklin, Vest, and Davidson Water Treatment Plants (CMUD).

NC County Boundaries (NC Center for Geographical Info)

Pitometer KTPIPE input file, 1988, digital.

Population by Origin and Destination areas, 1990 - 2002, Planning Department, City of Charlotte (digital).

Pump Curves for all High-Service and Booster Pump Stations.

Trihalomethane Analysis, 1989 - 1992, CMUD (digital)

Vest WTP Yard Piping Schematic

Water Treatment Plant State Water Quality Sampling Reports, 1992, (CMUD) (digital)

Westway and 48-inch control valve layout & Manufacturer s info, (CMUD)


Family

Free format text: CORRECTIVE ASSIGNMENT TO CORRECT THE PROPERTY NUMBER PREVIOUSLY RECORDED AT REEL: 45853 FRAME: 418. ASSIGNOR(S) HEREBY CONFIRMS THE ASSIGNMENTASSIGNOR:UBER TECHNOLOGIES, INC.REEL/FRAME:049259/0064

Effective date: 20180404

Owner name: CORTLAND CAPITAL MARKET SERVICES LLC, AS ADMINISTRATIVE AGENT, ILLINOIS

Free format text: CORRECTIVE ASSIGNMENT TO CORRECT THE PROPERTY NUMBER PREVIOUSLY RECORDED AT REEL: 45853 FRAME: 418. ASSIGNOR(S) HEREBY CONFIRMS THE ASSIGNMENTASSIGNOR:UBER TECHNOLOGIES, INC.REEL/FRAME:049259/0064

Effective date: 20180404

Free format text: PAYMENT OF MAINTENANCE FEE, 4TH YEAR, LARGE ENTITY (ORIGINAL EVENT CODE: M1551) ENTITY STATUS OF PATENT OWNER: LARGE ENTITY

Year of fee payment: 4

Owner name: MORGAN STANLEY SENIOR FUNDING, INC., AS ADMINISTRA

Free format text: SECURITY INTERESTASSIGNOR:UBER TECHNOLOGIES, INC.REEL/FRAME:050767/0109

Effective date: 20191017

Owner name: MORGAN STANLEY SENIOR FUNDING, INC., AS ADMINISTRA

Free format text: SECURITY INTERESTASSIGNOR:UBER TECHNOLOGIES, INC.REEL/FRAME:050767/0076

Effective date: 20191017

Owner name: MORGAN STANLEY SENIOR FUNDING, INC., AS ADMINISTRATIVE AGENT, MARYLAND

Free format text: SECURITY INTERESTASSIGNOR:UBER TECHNOLOGIES, INC.REEL/FRAME:050767/0076

Effective date: 20191017

Owner name: MORGAN STANLEY SENIOR FUNDING, INC., AS ADMINISTRATIVE AGENT, MARYLAND

Free format text: SECURITY INTERESTASSIGNOR:UBER TECHNOLOGIES, INC.REEL/FRAME:050767/0109

Effective date: 20191017

Owner name: UBER TECHNOLOGIES, INC., CALIFORNIA

Free format text: RELEASE BY SECURED PARTYASSIGNOR:CORTLAND CAPITAL MARKET SERVICES LLC, AS ADMINISTRATIVE AGENTREEL/FRAME:055547/0404


Family

Free format text: CORRECTIVE ASSIGNMENT TO CORRECT THE PROPERTY NUMBER PREVIOUSLY RECORDED AT REEL: 45853 FRAME: 418. ASSIGNOR(S) HEREBY CONFIRMS THE ASSIGNMENTASSIGNOR:UBER TECHNOLOGIES, INC.REEL/FRAME:049259/0064

Effective date: 20180404

Owner name: CORTLAND CAPITAL MARKET SERVICES LLC, AS ADMINISTRATIVE AGENT, ILLINOIS

Free format text: CORRECTIVE ASSIGNMENT TO CORRECT THE PROPERTY NUMBER PREVIOUSLY RECORDED AT REEL: 45853 FRAME: 418. ASSIGNOR(S) HEREBY CONFIRMS THE ASSIGNMENTASSIGNOR:UBER TECHNOLOGIES, INC.REEL/FRAME:049259/0064

Effective date: 20180404

Free format text: PAYMENT OF MAINTENANCE FEE, 4TH YEAR, LARGE ENTITY (ORIGINAL EVENT CODE: M1551) ENTITY STATUS OF PATENT OWNER: LARGE ENTITY

Year of fee payment: 4

Owner name: MORGAN STANLEY SENIOR FUNDING, INC., AS ADMINISTRA

Free format text: SECURITY INTERESTASSIGNOR:UBER TECHNOLOGIES, INC.REEL/FRAME:050767/0109

Effective date: 20191017

Owner name: MORGAN STANLEY SENIOR FUNDING, INC., AS ADMINISTRA

Free format text: SECURITY INTERESTASSIGNOR:UBER TECHNOLOGIES, INC.REEL/FRAME:050767/0076

Effective date: 20191017

Owner name: MORGAN STANLEY SENIOR FUNDING, INC., AS ADMINISTRATIVE AGENT, MARYLAND

Free format text: SECURITY INTERESTASSIGNOR:UBER TECHNOLOGIES, INC.REEL/FRAME:050767/0076

Effective date: 20191017

Owner name: MORGAN STANLEY SENIOR FUNDING, INC., AS ADMINISTRATIVE AGENT, MARYLAND

Free format text: SECURITY INTERESTASSIGNOR:UBER TECHNOLOGIES, INC.REEL/FRAME:050767/0109

Effective date: 20191017

Owner name: UBER TECHNOLOGIES, INC., CALIFORNIA

Free format text: RELEASE BY SECURED PARTYASSIGNOR:CORTLAND CAPITAL MARKET SERVICES LLC, AS ADMINISTRATIVE AGENTREEL/FRAME:055547/0404


Claims

a processor and a memory device storing computer-readable instructions which, when executed by the processor, cause the processor to: receive a search query from a mobile computing device, receive a current location of the mobile computing device, the current location of the mobile computing device being within a particular geographic region, access a location history comprising stored travel times between different locations in the geographic region, determine whether the search query includes a geographic search term, and in an instance where the search query does not include a geographic search term: identify one or more destination elements in the geographic region using the stored travel times determine probabilities that the one or more destination elements are a future location of the mobile computing device identify a predicted location of the mobile device based at least on the probabilities, store the probabilities generate a trajectory-aware search query from the search query and the predicted location, access an updated location history and identify another predicted location using the updated location history and the stored probabilities.

2. The system of claim 1, wherein the one or more destination elements are identified based at least on being reachable from the current location of the mobile computing device within a predetermined amount of time in accordance with the stored travel times.

3. The system of claim 1, wherein the computer-readable instructions, when executed by the processor, cause the processor to:

determine a speed of the mobile computing device and differentiate e of the mobile computing device based at least on the speed.

4. The system of claim 3, wherein the computer-readable instructions, when executed by the processor, cause the processor to:

differentiate the route of the mobile computing device by comparing the speed to a threshold.

5. The system of claim 3, wherein the computer-readable instructions, when executed by the processor, cause the processor to:

refine the trajectory-aware search query based at least on the route of the mobile computing device.

6. The system of claim 1, wherein the computer-readable instructions, when executed by the processor, cause the processor to:

send the trajectory-aware search query to a search engine that produces trajectory-aware search results relevant to the trajectory-aware search query, and provide the trajectory-aware search results to the mobile computing device.

receiving search query input from a user of a mobile computing device located in a geographic region accessing a location history of the mobile computing device and stored travel times between different locations in the geographic region identifying one or more destination elements in the geographic region using the stored travel times determining probabilities that the one or more destination elements are a future location of the mobile computing device identifying a predicted route of the mobile computing device based at least on the probabilities storing the probabilities using the location history, identifying a geographic target on the predicted route generating a trajectory-aware search query using the search query input and the geographic target, accessing an updated location history and identifying another geographic target using the updated location history and the stored probabilities.

8. The method of claim 7, wherein the geographic target is a predicted location of the mobile computing device on the predicted route.

9. The method of claim 7, wherein the search query input from the user includes an ambiguous geographic target, the method further comprising identifying the geographic target for the trajectory-aware search query by using the location history for disambiguation of the ambiguous geographic target.

10. The method of claim 7, wherein the search query input from the user includes an incomplete location entry, the identifying further comprising auto-completing the geographic target for the trajectory-aware search query using the incomplete location entry, and the location history.

11. The method of claim 7, performed entirely by the mobile computing device.

a processor and a memory device storing computer-readable instructions which, when executed by the processor, cause the processor to: obtain search terms entered on a mobile computing device, obtain location information of the mobile computing device, the location information including a location history and a current location within a geographic region, obtain stored travel times between different locations in the geographic region, identify one or more destination elements in the geographic region using the stored travel times determine probabilities that the one or more destination elements are a future location of the mobile computing device identify a geographic target on a predicted route for a trajectory-aware search query based at least on the probabilities, generate the trajectory-aware search query based at least on the search terms and the geographic target, store the probabilities obtain an updated location history and identify another geographic target using the updated location history and the stored probabilities.

13. The system of claim 12, wherein the computer-readable instructions, when executed by the processor, cause the processor to:

send the trajectory-aware search query to a search engine without further input from a user of the mobile computing device.

14. The system of claim 13, wherein the computer-readable instructions, when executed by the processor, cause the processor to:

cause search results from the search engine to be displayed on the mobile computing device.

15. The system of claim 14, wherein the computer-readable instructions, when executed by the processor, cause the processor to:

update the location history and the stored travel times based at least on movement of the mobile computing device, and display updated search results based at least on the updated location history.


Pozri si video: VLASTNÍ LOGO DO VEKTORU ZA PÁR MINUT - 5. díl