Application of Dormant Reliability Analysis to Spillways
Notice bibliographique
Résumé
Dams are essential infrastructures for water supply, flood control, energy production, and irrigation. A critical component for the safety of a dam is the spillway system which, by controlling releases, prevents overtopping of the dam. This in turn reduces impacts associated with excessive downstream flows and upstream water levels on infrastructures, the population, and the environment. This paper addresses reliability issues related to emergency spillways and specifically the estimation of their reliability level after prolonged periods of dormancy. During dormancy, spillway components are exposed to the environment and sustain cumulative damage that may trigger latent failures or failures on demand. Regular inspections and tests are used to detect and remediate latent failures and to assess the level of deterioration of components. The purpose of this study is to develop procedures to account for dormancy in the reliability analysis of spillways. It also demonstrates how these procedures can be used to evaluate the impact of the frequency of inspections and tests on the overall reliability of the spillways. This paper introduces measure of performance, dormant availability analysis, and dormant availability analysis via integrity assessment as methods to illustrate the unavailability or probability of failure on demand of a spillway system as a function of its dormancy period. This information can be used to determine the optimum frequency of inspection and tests taking into account the safety of the structure as well as the costs associated with inspection and testing.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».