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Enregistrement W2326944796 · doi:10.1061/40994(321)51

An Integrated Management Approach for Critical Water Mains

2008· article· en· W2326944796 sur OpenAlexaff
Hesham Osman, Kevin Bainbridge, Marshall Gibbons, Chris Macey, Ross Homeniuk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMains electricityAsset managementFailure mode, effects, and criticality analysisComputer scienceRationalization (economics)Risk analysis (engineering)Reliability engineeringCriticalityOperations researchEngineeringBusinessFailure mode and effects analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of `criticality' plays a significant role in determining the management approach for water mains. Critical water mains are defined as those whose failure would have substantial economic, environmental or social impacts on the communities they serve. Whereas `run-to-failure' approaches are tolerated with non-critical water mains, critical water mains have almost no tolerance for failure. A sound management approach for critical water mains should be built on reliable condition state information and a proactive strategy for collection of this information. The variety of water main condition assessment techniques available to the asset manager coupled with their relatively high cost of deployment require a rational framework for technique selection. In addition, there is a need to rationalize and consolidate the condition rating information revealed by various techniques. This step is essential in order to standardize the decision-making processes (e.g. repair, conduct further tests immediately, schedule next inspection) across the system inventory. As such, the City of Hamilton is currently developing a standard management framework for its critical water main inventory. The framework is composed of two main components: 1) A condition assessment rationalization framework and 2) A condition rating consolidation framework. The assessment rationalization framework is composed of a set of matrices that help the asset manager identify the suitability of each technique (When and Where to use?), the needs associated with each technique (constraints, costs, and impacts) and the expected outcomes of each technique (data reliability). The matrices are especially useful due to the plethora of new assessment techniques being developed as they serve as a standard framework for technique classification and evaluation. The condition rating consolidation framework attempts to standardize the way the results of assessment techniques are interpreted and subsequently used to drive decisions. The framework is developed for Ductile Iron and Cast Iron water mains as they compose the majority of the City's critical inventory. The framework utilizes Fuzzy Logic and the Analytical Hierarchy Process to combine condition rating results into an overall rating for the condition state as well as the expected deterioration rate of the pipe.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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