Sewer Inspection Prioritization Using a Defect-Based Bayesian Belief Network Model
Notice bibliographique
Résumé
In order to successfully implement an asset management program, an accurate and reliable deterioration model for assets should be available. Deterioration models are considered as the basis for predicting and prioritizing future maintenance, rehabilitation, or replacement activities of assets. Sewer agencies are seeking different methods to prioritize inspection of sewer pipes in presence of financial constraints and deteriorating pipelines. This paper presents the development of a defect based deterioration model using Bayesian belief network (BBN) in sewer pipelines to be used in inspection prioritization. Different types of defects found in an existing sewage network were collected from closed circuit television (CCTV) inspection reports and used in creating the model to determine the likelihood of a sewage pipeline to be in a certain condition state. The BBN is used to generate dependency between different defects and their effect on the overall condition of the pipe. Monte-Carlo simulation (MCS) was introduced to eliminate the uncertainties that could arise in the model due to independent events that would be propagated through the BBN to assess the final dependent posterior probabilities. BBN is considered as an efficient tool because it deals with inherent uncertainties and handles complex interdependencies using conditional probabilities. The developed model could be used as a decision support tool by which decision makers could plan inspection of deteriorated sections.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».