Drinking Water Pipelines Defect Coding System
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
Many regulatory agencies around the world requiretheir municipalities and water utilities to routinely assess and report the condition of their water and wastewater assets. Condition assessment standards and protocols exist for wastewater and gas pipelines as well as for other civil infrastructure systems such as pavements, bridges and buildings. However, no standard defect coding and condition grading protocolsexist for potable water pipelines. The development of a standard coding and condition classification system for water distribution mains is challenging because there is no single inspection technology that can detect and characterize all pipeline flaws, defects and features. Therefore, the codes and classification protocol ought to be independent of inspection technology. This paper introduces the development of a standard defect coding system for drinking water distribution pipelines. Common anomalies, defects and failure modes for metallic (cast iron, ductile iron, and steel), plastic (PVC and PE), and asbestos cement water mains arebriefly discussed. The paper also highlights the challenges related to water main condition assessment and discusses existing specifications and standards from gas and petroleum industry that can be adapted bythe water industry to develop an objective condition assessment protocolfor water mains.The proposed standard defect coding systemis being developed with the support of Water Research Foundation and in collaboration with over a dozen municipalities and water utilities from Canada and the USA, as well as major technology providers and international water experts.It willprovide a common nomenclature and language for water main defects and features. Other benefits will include facilitation of effective and efficient asset management, support forbenchmarking and establishment of minimum acceptable condition levels or levels of service, and improved operation, maintenance and renewal of water distribution systems.
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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 | 0,001 |
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 découle