Pipe Failure Prediction with Consideration of Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rapidly changing climate combined with aging and deterioration of water supply system pipes present a significant challenge to most water utilities. Water transmission and distribution pipes are most often susceptible to the risk of failure because of their spatial diversity and inaccessibility with limited information available to understand their deterioration process. This article provides a modeling approach, Bayesian Model Averaging (BMA), for using climate projections in conjunction with other operational, physical, and environmental factors to predict/forecast cast iron (CI) pipe failure rates in the city of Calgary. The data from the city of Calgary, which constitutes operational factors, pipe physical attributes, and soil properties, and a statistically downscaled climate data from the Coupled Model Intercomparison Project phase 5 (CMIP5) are used for the demonstration of the developed BMA model. The result of parameter identification shows that the climatic parameters are found to be less sensitive; however, a significant change in sensitivity over time was exhibited during 1956–2014. The model results showed that there is a decrease in the failure rate for all CI pipes. However, the highest failure rate is expected for smaller‐diameter pipes compared to medium‐ and larger‐diameter pipes.
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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 ».