Sampling and Condition Assessment of Ductile Iron Pipes
Notice bibliographique
Résumé
About 300 ft (91.4 m) of DI pipes were exhumed in each of four North American water utilities in an effort to gain a thorough understanding of the geometry of external corrosion pits in ductile iron (DI) pipes, which would lead to a better ability to assess the remaining life of these pipes. The exhumed pipes were cut into sections, sandblasted and tagged. Soil samples extracted along the exhumed pipe were also obtained. Pipe sections were scanned, using a laser scanner that was specially developed at the National Research Council of Canada (NRC)for this purpose and the scanned data were processed using special software developed for this purpose. The pipes were virtually sliced into rings of equal lengths, where each ring was characterized by three geometrical attributes, namely maximum pit depth, pit area and pit volume. Statistical analyses were performed on the geometrical attributes of the corrosion pits found on these rings. Soil characteristics were investigated for their impact on the geometric properties of the corrosion pits and were found not to have a substantial and consistent impact. Based on the results of the statistical investigation, methods were proposed to discern the condition of a ductile iron pipe based on a set of random samples. In this paper we describe the development of these methods, including the sampling scheme, the probabilistic inference on the pipe condition and the confidence bounds for the discerned results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».