Neurofuzzy-Based Productivity Prediction Model for Horizontal Directional Drilling
Notice bibliographique
Résumé
Productivity prediction and cost estimation of horizontal directional drilling (HDD) as a trenchless technology technique involves a large number of objective and subjective factors, which should be carefully identified and studied. To consider the effect of these factors on productivity prediction, the research presented in this paper assists in developing a productivity model for HDD operations. Potential factors impacting productivity are identified and studied based upon the literature and HDD experts across North America and abroad. A neurofuzzy (NF) approach is employed to develop the HDD productivity prediction model operating in clay, rock, and sandy soils. The merits of this approach involve decreasing uncertainties in results, addressing nonlinear relationships, and dealing well with imprecise and linguistic data. The NF model is tested using actual project data, which showed robust results with average validity percentages of 94.7, 82.3, and 86.7% for clay, rock, and sandy soils, respectively. The model is also used to produce productivity curves (production rate versus influencing factors) for each soil type. An automated user-friendly productivity prediction tool (HDD-PP) is developed to predict HDD productivity based on the NF model. This analysis has proved helpful for contractors, consultants, and HDD professionals in predicting execution time and estimating cost of HDD projects during the preconstruction phase.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».