Condition Prediction for Cured-in-Place Pipe Rehabilitation of Sewer Mains
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Authorities in Quebec, Canada, have been making considerable efforts to improve sewer networks across the province by using up-to-date technologies. To rehabilitate its sewer mains, Quebec has used several rehabilitation methods including slip lining, cement and epoxy lining, and cured-in-place pipe (CIPP).These replacement and rehabilitation techniques have been developed over the last four decades, with many arbitrary declarations made about the efficiency and performance of different rehabilitation techniques. This paper presents condition prediction models for CIPP rehabilitation of sewer mains. Regression analysis technique is used to develop these models, based on gathered and analyzed closed-circuit television (CCTV) inspection reports for Quebec CIPP rehabilitations. The models can predict the structural and operational conditions of CIPP rehabilitation on the basis of basic input such as pipe material, and rehabilitation type and date. They can also generate curves illustrating condition deterioration over time with respect to governing factors. A data set was randomly selected and put aside for validating the developed models. Models validation was based on the value of the coefficient of multiple determination (R2) ranging between 94 and 99%. The developed models are expected to be used by municipalities and contractors to forecast the condition of rehabilitated pipelines, plan inspections, and make informed budget allocation decisions.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle