Development of a life safety model to estimate the risk posed to people by dam failures and floods
Notice bibliographique
Résumé
Dam owners face important decisions about the ways in which finite resources should be allocated to ensure the continuing safe operation of ageing dams. Dam safety risk assessments depend on credible estimates of loss of life for hypothetical failure events to aid in quantifying risk and making decisions concerning how structures are maintained. This paper briefly describes the development of a model, called the ‘life safety model’, to provide a physics-based, dynamic model to estimate loss of life and evacuation times that can result from extreme flood events. The life safety model has an agent-based simulator that enables the model to represent a myriad of probable scenarios, which could result from a flood event. Unknown variables such as the effectiveness of warning, road capacity and time-varying population density can be tested in a range of scenarios. The life safety model uses results of flood water depth and velocity from two-dimensional hydraulic models such as Telemac 2D over the course of the event, to represent the flood hazard. Unlike many other models and methods of this kind the life safety model includes a dynamic interaction between the receptors and the flood hazard. The paper describes the application of the model to the Malapasset dam disaster that occurred in 1959 in the South of France. The application of the life safety model to this disaster demonstrated that the model was capable of making accurate estimates of loss of life from an actual flood event.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».