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Enregistrement W2334288794 · doi:10.1061/9780784479360.102

Drinking Water Pipelines Defect Coding System

2015· article· en· W2334288794 sur OpenAlexaffabout
Rizwan Younis, Mark A. Knight, Yehuda Kleiner, John C. Matthews, Jai K. Jung

Notice bibliographique

RevuePipelines 2015 · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensThornhill Medical (Canada)University of Waterloo
Organismes subventionnairesWater Research Foundation
Mots-clésPipeline transportMains electricityProduced waterEnvironmental scienceEngineeringForensic engineeringCivil engineeringComputer scienceEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,006

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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