Demonstration and Evaluation of State-of-the-Art Wastewater Collection Systems Condition Assessment Technologies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Condition assessment of wastewater collection systems is a vital part of a utility’s asset management program. Reliable information on pipe condition is needed to prioritize rehabilitation and replacement projects, given the current state of our nation’s infrastructure. Although inspections with conventional closed-circuit television (CCTV) have been the mainstay of pipeline condition assessment for decades, other technologies are now commercially available. Five of these innovative technologies were selected for field trials under the U.S. Environmental Protection Agency (USEPA) demonstration program: zoom camera, electroscanning, digital scanning, laser profiling, and sonar. The goal of the field demonstration was to evaluate the technical performance and cost of these technologies. The field demonstration was conducted in August 2010 and was hosted by the Kansas City, Missouri Water Services Department. The innovative technologies were compared to CCTV inspection. Each technology identified maintenance and structural defects by collecting data or images of the pipe condition. The camera technologies (i.e., digital scanning, zoom camera, and CCTV) and laser scanning provided pipe condition above the water line, whereas sonar assessed conditions below the water line. Electroscanning detected leakage-related defects anywhere along the pipe circumference. Costs were compared for different inspection technologies based on actual costs for planning, field work, data analysis, and reporting. Total costs for the multisensor (digital, laser, and sonar scanning) inspection were $14.71 per m of pipeline inspected as compared to $10.31 per m for electroscanning, $3.46 per m for zoom camera, and $9.78 to $10.48 per m for CCTV.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle