Better Data Equals Better Decisions: New Developments in Multi-Sensor Condition Assessment Technologies
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the development and successful applications of a CCTV, LIDAR and sonar based pipe inspection system that is robust to gather quantitative data for critical underground pipe condition assessment. The system that can be deployed on a ROV or on a float and produces accurate cross-sectional analysis and sediment volume. This capacity is increasingly critical in large diameter pipes with high level of flow. The system employs a time of flight LIDAR that is accurate to 1/16th of an inch. Results from recent projects are discussed in detail. The Huntington Trunk sewer in Abbotsford, British Columbia, Canada is a critical line in the municipality’s waste-water system. It is a PVC and HDPE pipe that also carries sewage from Sumas, WA. Pipe diameters vary between 10” and 27” with highly variable flow conditions. Hard to access, off street manholes located in a swamp and on a railway right of way created challenges during deployment. The robust, yet modular SewerVUE multi-sensor pipe inspection system (MPIS) was repeatedly reconfigured during the project to accommodate the challenging site conditions. The sonar results provided accurate sediment volumes and cross sectional restrictions. The Quai George Gorse combined sewer in Boulogne-Billancourt, a southerly suburb of Paris, France is a critical interceptor in the SEVESC operated collection system. This 2200 mm wide and 2700 mm high, irregular shaped (“cunette avec banquettes”) reinforced concrete pipe runs parallel to the Seine river and experiences wet weather overflows during extreme rainfall events. The primary objective of the survey was to quantitatively measure sediment volume and distribution within a 1275.8 m long section. This paper presents the methodology and the results of the inspection. Advanced pipe condition assessment technologies, such as the CCTV, LIDAR and sonar system described in this paper are cost-effective, non-destructive methods that are able to help better refine estimated remaining life of an interceptor, accurately determine overall severity of pipe degradation, as well as provide a basis for improved cost allocation and timing of rehabilitation efforts.
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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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».