A decision support system for rehabilitation of sewer pipes
Notice bibliographique
Résumé
The condition of sewer pipes in North America has severely deteriorated, over the last few decades, creating a need for rehabilitation. Sewer rehabilitation methods are numerous and are constantly being developed, benefiting from emerging technologies. The implementation of these methods is driven by the need to improve quality and to reduce cost and project duration. One of the rapidly expanding fields in the sewer rehabilitation industry is trenchless technology. Due to the large number of methods associated with emerging new technologies in this field, selecting the most suitable method can be a challenging task. Selection in this environment, without a computerized tool, may also suffer from the limited knowledge and (or) experience of the decision-maker and could result in overlooking some of the suitable methods that could do the job at less cost. This paper describes a recently developed system for rehabilitation of concrete and clay sewer pipes and focuses primarily on two of its components: (i) the database management system (DBMS) and (ii) the decision support system (DSS). The system can assist municipal engineers and contractors in selecting the most suitable trenchless rehabilitation technique that specifies job conditions and user requirements. An example application is presented to demonstrate the use and capabilities of the developed system.Key words: pipe defects, rehabilitation, sewer pipes, database management systems, decision support systems, multi-attribute utility theory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».