A Nonparametric Bayesian Network Model for Predicting Corrosion Depth on Buried Pipelines
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 present study develops a nonparametric Bayesian network (NPBN) model to predict the corrosion depth on buried pipelines using the pipeline age and local soil properties. The dependence structure and parameters of the NPBN model are extracted from Velázquez’s dataset, which consists of 250 samples of corrosion depths, pipeline age, and such local soil properties as the water content, redox potential, and pH value. The NPBN models the joint distribution of the corrosion depth, pipeline age, and local soil parameters by a Gaussian copula. The five-fold cross-validation is used to examine the predictive capability of the developed NPBN model. The results indicate that the predicted mean values of corrosion depths in general agree well with the corresponding field measurements, and more than 95% of the field-measured depths are within the 5 to 95 percentile range of the predicted distribution for the corrosion depth. The NPBN and the associated model mining method provide an effective data-driven approach to develop predictive models of corrosion depths using soil parameters as predictors. The developed NPBN will benefit the corrosion management of pipelines for which direct inspections are infeasible.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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