Framework for Modeling On-Site Productivity of Preventive Maintenance Activities for Wastewater Collection Systems
Notice bibliographique
Résumé
Preventive maintenance of drainage networks is an essential component of urban infrastructure management. Large cities require significant budgetary and other resources to perform the necessary prescheduled cleaning and flushing activities at various locations around the city at regular intervals. However, planning and scheduling of these activities can be challenging because of the wide variation of actual on-site flushing duration, which depends on a number of factors such as location, properties of the pipes, frequency of flushing, time of day, and season. This study develops a model for estimating the on-site duration of high pressure flushing (HPF), based on such predictor variables. The model is developed and validated using historical data from the City of Edmonton, where 5,500 km of network is maintained through more than 1,400 prescheduled preventive maintenance locations for HPF. The panel data set utilized in this study is obtained by integrating several databases, one of which is the historical data collected by the global positioning system (GPS) device installed in the flushing trucks. The framework presented here first uses ordered probit analysis to estimate the probability of a number of stops to flush a given set of pipes and then forecasts the flushing duration by means of a multiple regression model. This approach is applicable for similar municipalities and can be effectively used for resource optimization, maintenance scheduling, sensitivity analysis, and performance evaluation.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».