Data Mining Applied to the Instrumentation Data Analysis of a Large Dam
Notice bibliographique
Résumé
Dams are conceived with the purpose of bringing great benefits to society. It is expected that their construction, operation and eventual decommissioning should occur safely. If a dam breaks down the destruction scale may be very high; it may put not only the environment in the surrounding areas at risk but also human lives. Therefore, adequate design, construction and operation of dams are a worldwide concern. International guidelines aiming at dams' safety and many productive discussions about this theme have been proposed by the ICOLD -International Commission on Large Dams (ICOLD, 2007). An adequate auscultation system must be present in dams in order to monitor their structures and foundations during life cycle period. Generally an auscultation system is composed by a set of instruments installed in important points of a dam and of the subsoil where its foundation is based on. These instruments generate a large amount of data, which should be used to understand dam behavior and help engineers in decision making process involving dam safety. Usually the instrumentation readings compose a huge set where important information is mixed with non relevant data. So it would be very useful to have an automatic tool capable to point the significant information or hierarchically organize instrumentation data. The objective of this work is to present a data mining based methodology to group and organize data from a dam instrumentation system aiming to assist dam safety engineers. The purpose with this work was to select, cluster and rank 72 rods of 30 extensometers located at the F stretch of Itaipu's dam, by means of Multivariate Statistical Analysis techniques. The Principal Components Analysis was used as a method to select the extensometers' rods, Clustering Analysis identified the extensometer rods that were similar and Factor Analysis was used to rank the extensometer rods. This text is organized as follows: the second section is about Instrumentation system and its relevance to dam safety, the third section describes the KDD Process, the fourth section is a brief description of what Clustering Analysis is, the fifth section describes Itaipu's Dam, the sixth section introduces the Methodology, the seventh section shows the results and the eighth one has the conclusions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».