Assessing 380km of PCCP Using Acoustic Monitoring — A Comparison of Technologies
Notice bibliographique
Résumé
The Great Man-Made River pipeline is the one of the largest water projects in the world, with more than 4000km (2485 miles) of mainly four metre (158-inch) diameter prestressed concrete cylinder pipe (PCCP) in operation. After experiencing failures on their pipeline between 1999 and 2001, the Great Man-Made River Authority (GMRA) conducted an aggressive rehabilitation program and implemented technologies to assess the condition of remaining pipe sections. GMRA first installed acoustic monitoring equipment when the pipeline was put back into operation following the rehabilitation stage. The original monitoring configuration employed by GMRA consisted of hydrophone assemblies installed in three consecutive manhole or air valve structures 600 meters (1968 feet) apart, allowing for 1.2km (4000 feet) of monitoring from one data acquisition system. Initially able to monitor approximately 40km (25 miles), the system has been expanded since 2000 and now covers almost 100km (62 miles) of pipeline. In its continuing effort to effectively manage its critical asset, GMRA recently embarked on a massive expansion of this already impressive acoustic monitoring program. More than 650km (404 miles) of Acoustic Fiber Optic (AFO) cable is being installed to track deterioration and to detect pipes in advanced states of distress. This paper will focus on a comparison case study used to verify the new technology, and discuss how the technology is employed as part of GMRA's asset management strategy.
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 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 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 ».