Data acquisition and analysis for water main rehabilitation techniques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The ability to regularly deliver safe drinking water is a constant challenge to municipalities worldwide. In Canada, the replacement/rehabilitation cost of water mains is estimated to be $28 billion (1997–2012). Therefore, selecting cost-effective repair and/or rehabilitation scenario(s) is essential to optimise the quality of existing water mains and minimise unnecessary rehabilitation costs. The research presented in this paper identifies several rehabilitation methods for water mains, which are classified into three main categories: (1) repair (i.e. open trench, sleeves); (2) renovation (i.e. slip lining, cement mortar lining, epoxy lining, cured in place pipe (CIPP)); and (3) replacement (i.e. pipe bursting, micro-tunnelling, horizontal directional drilling, auger boring, open cut). Due to complexity, scarcity, and enormity of data required to perform life cycle cost (LCC) and select the cost-effective scenario(s), the research presented focuses on LCC data acquisition and analysis. Data were collected from contractors and municipalities in Canada. Rehabilitation decision trees were developed as a preparation step for future LCC implementation. Breakage rate analysis was successfully developed to predict the intervals of various rehabilitation alternatives. The research presented is relevant to researchers and practitioners (municipal engineers, consultants, and contractors) to prioritise pipe inspection and rehabilitation planning for existing water mains.
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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 découle