Lessons Learned Mapping Critical Pressure Pipelines: City of Ottawa Case Studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The City of Ottawa is a municipality of 960,000 people that owns and operates its own watermain and sewer infrastructure. The City has developed industry-leading comprehensive asset management strategies for its pipe infrastructure. A key element of the management strategy for its critical pressure pipes-the large-diameter watermains (24 in. to 78 in.) and sewer force mains (all sizes up to 42 in.)-includes mapping. Pipeline mapping is a useful tool for addressing distress and managing the asset. However, when trying to correlate internal pipe conditions to above ground coordinates, a number of challenges arise, particularly when defects are identified as a part of the condition assessment. In order to effectively intervene on a distressed pipe, it is critical to be able to locate and excavate that pipe with certainty. Errors in mapping can lead to erroneous excavations, costing the City valuable time and money. In order to overcome this challenge, a variety of technologies and methodologies have been utilized to map the City’s pipelines. To date the City has completed over 24.2 mi of 2-dimensional mapping using a combination of above ground GPS points and internal pipe data collected as part of the condition assessment work. Different inline inspection tools were used to collect the data required to create the maps, including tethered and free swimming tools, depending on the inspection requirements. This paper will discuss the methods used to create the GIS data of the over 24.2 mi of pipeline; the benefits to having the mapping data; lessons learned while trying to use the map; comparisons between the inspection GIS and the City’s GIS; as well as overall challenges with mapping pipelines in general.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle