Managing the Risk of Critical Water Trunk Mains: A Municipal Perspective
Notice bibliographique
Résumé
In early 2012, the City of Regina started a risk assessment program for its critical trunk mains in its water supply/distribution system. The program included the rating of initial condition and failure consequence ratings of the mains, and the development of a risk model for the system. It also recommended an annual condition assessment program, which combines desktop analysis and field inspections to maximize knowledge of the trunk’s condition in the most effective manner. As an initial and simplified step, pipe condition in the risk model was estimated based on pipe age, size and material. However, the foundation of a condition assessment program should be built on the applied loadings on the trunks versus the residual resistance strength of the trunks as determined in the condition assessment program, as this is the true measure of failure probability. Considering the high cost of a condition assessment program, an initial assessment project was conducted to rationalize both the economics and degree of certainty associated with different inspection techniques in order to develop an optimum program for the long term. This paper presents the framework developed for managing the risk of the City’s trunk mains, which includes an asset criticality model with trunks ranked based on their relative consequence of failure, a condition assessment strategy that maximizes the use of existing failure records and in-direct assessment data, and a set of decision criteria that can be used to identify and prioritize inspection, maintenance, and capital requirements for a comprehensive mitigation plan for the trunks. Also presented in the paper were the results of the initial assessment project. Both traditional and advanced techniques were deployed to inspect the condition of two trunk sections. The inspection indicated severe internal pits and potential external coating deficiencies/pipe corrosion. Field excavation was performed to verify the inspection results.
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 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».