Modeling Failure Risk in Buried Pipes Using Fuzzy Markov Deterioration Process
Notice bibliographique
Résumé
Numerous models have been proposed in the last two decades for the deterioration of buried pipes. The most prominent approach has been the Markovian deterioration processes (MDP), which requires that the condition of the deteriorating system be encoded as an ordinal condition state. This encoding is based on numerous distress indicators obtained possibly from direct and indirect observations, as well as from non-destructive tests. To date, few buried pipes have been inspected and their condition assessed. In addition, the encoding of distress indicators into condition states is inherently imprecise and involves subjective judgment. Furthermore, the consequences of failure for buried pipes are often difficult to quantify precisely due to lack of data. In this paper, a new approach is presented to model the deterioration of buried pipes using a fuzzy rule-based, non-homogeneous Markov process. This deterioration model yields possibility of failure at every point along the life of the pipe. The possibility of failure, expressed as a fuzzy number, is coupled with the failure consequence (also expressed as a fuzzy number) to obtain the failure risk as a function of the pipe age. The use of fuzzy sets and fuzzy techniques help to incorporate the inherent imprecision and subjectivity of the data, as well as to propagate these attributes throughout the model, yielding more realistic results. At the time of submission, adequate and sufficient data to validate the model were not available.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».