Integrating Sewer Inspection Data into SWMM Model Calibration
Notice bibliographique
Résumé
Developing and calibrating a large scale SWMM model in coordination with sewer cleaning and CCTV inspection can be a challenging, labor-intensive and time-consuming task.The common model calibration approach on closed conduit hydraulics involves estimating roughness coefficients and sediment depths throughout the sewer system, when detailed sewer condition parameters are available from CCTV inspections.If those conditions are changing throughout the calibration period due to sewer cleaning, this task becomes more complicated.For the City of Columbus's Livingston/James Sewer System I/I Remediation Project, the project team developed a comprehensive database application tool to integrate the condition parameters from 130 miles of sewer inspection into the model calibration process.The project's SWMM EXTRAN model contains 2,900-conduits ranging from 8 in.(203 mm) to 102 in.(2590 mm) in diameter.This tool takes defects recorded for each of the sewer segments being inspected, and relates them to appropriate Manning's roughness coefficients and/or sediment depths used in the calibration process.For sewers with multiple defects, the defects are rated and the calibration is based on the most severe defects.The time that pipe cleaning was performed is also taken into account because three calibration
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».