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Enregistrement W2128735874 · doi:10.1061/41203(425)88

Impact of Soil Properties on Pipe Corrosion: Re-Examination of Traditional Conventions

2011· article· en· W2128735874 sur OpenAlexaff
Yehuda Kleiner, Balvant Rajani, Dennis Krys

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesAmerican Water Works Association Research FoundationWater Research Foundation
Mots-clésCorrosionGeotechnical engineeringNominal Pipe SizeSoil waterService lifeMetallurgyMaterials scienceGeologyEngineeringSoil scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil corrosivity is not a directly measurable parameter and pipe corrosion is largely a random phenomenon. The literature is replete with methods and systems that attempts to predict soil corrosivity and resulting metallic pipe corrosion from soil properties (e.g., resistivity, pH, redox potential and others) surrounding the pipe. This paper describes research that endeavors to gain a thorough understanding of the geometry of external corrosion pits and the factors (e.g., soil properties, appurtenances, service connections, etc.) that influence this geometry. This understanding would lead to the ultimate objective of achieving a better ability to assess the remaining life of ductile iron pipes for a given set of circumstances. Varying lengths of ductile iron pipes were exhumed by several North American and Australian water utilities. The exhumed pipes were cut into sections, sandblasted and tagged. Soil samples extracted along the exhumed pipe were also provided. Pipe segments were scanned, using a specially developed laser scanner. Scanned data were processed using specially developed software. Statistical analyses were performed on three geometrical attributes, namely pit depth, pit area and pit volume. Various soil characteristics were investigated for their impact on the geometric properties of the corrosion pits. Preliminary findings indicate that the data not always support traditional conventions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,152 · 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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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