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Enregistrement W2743208638 · doi:10.1061/9780784480885.001

Sinkhole Locating and Corrosion Quantification with Pipe Penetrating Radar

2017· article· en· W2743208638 sur OpenAlexaboutno aff
Csaba Ékes

Notice bibliographique

RevuePipelines 2017 · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGround-penetrating radarRebarWater pipeTrenchRadarSinkholeGeologyCorrosionStructural engineeringGeotechnical engineeringEngineeringMaterials scienceLayer (electronics)Mechanical engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pipe penetrating radar (PPR) is the underground in-pipe application of ground penetrating radar (GPR), a non-destructive testing method that can detect defects and cavities within non-ferrous (reinforced concrete, vitrified clay, PVC, HDPE, etc.) pipes. The key advantage of PPR is the unique ability to map pipe wall thickness and deterioration including voids outside the pipe, enabling accurate predictability of needed rehabilitation or the timing of replacement. This paper presents recent advancement of PPR inspection technology together with selected case studies. The century old Broadway sewer main in Everett, WA, is a combination of a 30” reinforced concrete (RC) pipe and a 36” brick pipe. Little information is known about the condition of these pipes and the owners needed structural information beyond the usual closed circuit television (CCTV) in order to plan long term management of these critical assets. Over 16,000 ft of high resolution PPR line data were collected via robotic inspection. Due to the highly complex nature of the geophysical data, data processing and interpretation was a critical component of this project. The PPR results revealed that there are variations in the rebar cover in segments of the RC pipe. Although the average minimum rebar cover (depth of the first layer of rebar measured from the inner surface of the pipe wall) in almost every pipe segment appears to be sufficient (more than 0.75"), local anomalies occur along the pipe. No voids were detected outside the concrete pipe. In the second case study PPR was used for the condition assessment of asbestos cement (AC) pipes. AC pipes form a significant component of the water distribution and sewer collection systems in many cities. A majority of these pipes appear to be approaching the end of their useful life. The ability to accurately and cost-effectively assess the wall thickness of asbestos cement pipe has become a critically important issue for pipe owners. A new, high resolution PPR system, the SewerVUE AC Pipe Scanner (ACPS) was developed and successfully deployed in a live 10” AC pipe in Surrey, BC, Canada. Using new, high frequency antennae, the PPR inspection accurately mapped the remaining wall thickness.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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