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Enregistrement W2070602169 · doi:10.1061/9780784413692.013

Tucson Water's Homegrown Condition Assessment of PCCP

2014· article· en· W2070602169 sur OpenAlexaff
Myron Shenkiryk, Britt Klein, Allison Stroebele, Sheldon Franchuk

Notice bibliographique

RevuePipelines 2014 · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline (software)Pipeline transportMileForensic engineeringEngineeringCivil engineeringEnvironmental scienceGeologyEnvironmental engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On February 5, 1999, a 96-in. diameter pipeline failed catastrophically, funneling 38 million gallons of water through a half-mile square residential area in just 90 minutes, causing extensive property damage and resulting in 12 homes being condemned. The City vowed to the community that it would begin performing annual inspections of this and similar pipelines. Within months of the catastrophic failure, Tucson began networking with other agencies that operated and maintained similar pipeline infrastructure. By February 2000, Tucson implemented its own condition assessment program, named the Pipeline Protection Program (PPP), and it evolved to become one of the more advanced predictive and preventive maintenance programs for prestressed concrete cylinder pope (PCCP). Beginning with routine internal visual pipeline inspections, internal electromagnetic surveys, and hydrophone arrays and quickly advancing to acoustic fiber optics (AFO), Tucson has managed to avoid any catastrophic failures, yet had a very close call when it identified a recent incipient failure of a 96-in. pipeline. Alerted by Tucson's AFO system, the 96-in. pipeline had all the potential to surpass the damage and destruction experienced in the $5 million 1999 failure. This technical paper shares some of the biggest challenges faced when building and implementing a condition assessment program for large-diameter pipelines and highlights successes, including how Tucson's most recent investment in AFO paid off big for Tucson.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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