Tacoma's Pipeline Assessment Project: Replacing the Right Mains at the Right Time
Notice bibliographique
Résumé
Tacoma Water is a public water utility serving approximately 300,000 people in Tacoma, Washington, and neighboring communities. Founded in 1893, Tacoma Water owns and operates more than 1,200 mi of distribution water mains with more than 95,000 service connections. Like many water utilities, Tacoma Water faces the challenge of a limited capital budget and aging infrastructure. To compound this challenge, Tacoma Water has acquired multiple smaller water systems beyond its original borders with little known service history, making their useful life more difficult to assess. As a means of bridging the gap between available capital funds and the capital requirements of replacing aging mains, Tacoma Water has conducted two pipeline condition assessment projects to ensure that these limited capital funds are spent where they are most needed. In 2011 and 2013, Tacoma Water assessed 19 and 12 miles of distribution mains using an acoustic method for measuring the average remaining structural wall thickness of water mains. This method is fully nondisruptive, requiring no insertion of sensors into the mains, and no interruption of service for customers. These results were used to calculate the remaining useful life of each of the mains, which guided the prioritization of main replacement projects. This paper provides details of the Tacoma Water condition assessment projects, the technology used, the benefits of performing condition assessment, and how this has shaped the pipe replacement decision process in Tacoma Water.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».