Estimating time to failure of cast-iron water mains
Notice bibliographique
Résumé
Water distribution networks form essential components of water supply systems in most urban centres. Water mains buried in the soil/backfill are exposed to different deleterious reactions and—as a result—their design factors of safety may significantly degrade with time, leading to structural failure. In most cases, a combination of circumstances leads to the failure of a pipe. Factors contributing to pipe failure include: operational conditions; design parameters; external loads (traffic, frost, etc.); internal loads (operating and surge pressures); temperature changes; loss of bedding support, pipe properties and condition; and corrosion pit geometry. These are recorded rarely, if at all, and it is therefore very difficult to ascertain the precise causes of failure. Even if all this information were available, any attempt to estimate the pipe condition state would involve considerable uncertainty owing to large spatial and temporal variability that is inherent in this information. Estimation of time to failure is further exacerbated by the uncertainties in determining future corrosion rates. In this paper, corrosion models and a previously developed analytical model based on Winkler-type pipe–soil interaction are used to estimate time to failure. Since available data are insufficient to establish credible probability distributions, uncertainties in the input data/parameters are handled using possibility theory and fuzzy arithmetic. Sensitivity analyses are carried out to identify the critical data/parameters that merit further investigation.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».