GPR-Based Deterioration Mapping in Subway Networks
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
Water leakage through soil has been considered the most serious problem and the main cause of concrete degradation in subway facilities. Several deterioration mechanisms are derived from water intrusion, among others are concrete cracking, spalling, and water voids. These mechanisms can compromise the structural integrity and jeopardize public safety. The detection and evaluation of concrete structures are predominantly conducted on the basis of visual inspection (VI) techniques, which are known to be time-consuming, subjective, and qualitative in nature. Although, these technologies may be consistent in finding surface defects, e.g., cracks, and spalling, they fall short in detecting subsurface distresses such as air voids, and water voids. Ground penetrating radar (GPR) has been widely used for the inspection and evaluation of concrete infrastructure. Nevertheless, few research endeavors were conducted for the detection and mapping of air/water voids. This paper presents a GPR-based assessment model for subway networks. The model performs damage identification and localization of air voids and water voids in the concrete subsurface. It provides a systematic approach for the detection and mapping through the incorporation of image-based analysis (IBA) and processing techniques. First, a defect detection scheme is designed to establish a consistent inspection pattern. Second, subsurface data are collected in a subway network facility. Third, the position and dimension of the detected distresses are mapped to estimate the severity of deterioration. The proposed method was implemented on assessing a segment in Montréal subway network. Validation of the results was conducted through visual inspection, digital images, thermal images and concrete coring samples which demonstrated high correlation and compatibility with the constructed GPR-based maps. The proposed system is expected to improve the quality of decision making as it can assist transportation agencies in identifying critical deficiencies and by focusing constrained funding on most deserving assets.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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