Predictive Analytics for Planning Inspections of Linear Water and Wastewater Infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
Techniques currently available for modeling the deterioration of aging water and wastewater linear infrastructure tend to focus on providing municipalities with generalized estimates of condition at the network-wide level. These models have often been found incapable of reliably predicting the condition of individual pipes within a larger network. The primary goal of this research was to utilize existing data mining tools to make predictions of individual pipe condition that could effectively direct the inspection, maintenance and rehabilitation of critical infrastructure on an asset-by-asset basis. The municipalities of Guelph, Ontario, Canada and Scarborough, Ontario, Canada are provided as case studies. Portions of the sanitary sewer and stormwater networks in Guelph were inspected from 2008 to 2011 using closed circuit television (CCTV) technology. A combined application of predictive and spatial analytics effectively leverages information contained within the existing inspection dataset so that the potential threat posed by uninspected pipes can be suitably assessed. Methods are described for using class-imbalanced inspection datasets to train, tune and test support vector machines, decision tree classifiers and random forests. Decision tree classifiers were found to be a useful first step for extracting information from existing datasets as they illustrate the influence of pipe-specific attributes (e.g. year of installation and length) on structural condition. Support vector machines were outperformed by random forests that achieved excellent levels of predictive accuracy for what is, in reality, a difficult classification task. Ultimately, the proposed modeling methodology has the potential to significantly reduce the time and money spent identifying bad condition, uninspected pipes. An analysis of historical water main failures within Scarborough, Ontario, Canada indicates the majority of failures occur during the very cold winter months. Extensive installation of cement mortar lining and cathodic protection has extended the lifespan of aging water mains. Artificial neural networks are found capable of predicting the time to failure for individual pipes. Simulated failure scenarios indicate a return to high failure rates if cement mortar lining and cathodic protection are not extended to all candidate pipes within the distribution network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».