Knowledge elicitation techniques and application to nuclear plant maintenance
Notice bibliographique
Résumé
The new millennium has brought with it the opportunity of global trade which in turn requires the utmost in efficiency from each individual industry. This includes the nuclear power industry, a point which was emphasized when the electrical generation industry began to be de regulated across North America the late 1990s and re-emphasized when the northeast power grid of North America collapsed in the summer of 2003. This dissertation deals with reducing the cost of the maintenance function of Candu nuclear power plants and initiating a strong link between universities and the Canadian nuclear industry. This dissertation ultimately speaks to the great opportunity being presented by this approach at this time: of capturing the baby-boom generation's huge pool of knowledge before those people retire. It is expected that the protocols and procedures referenced here will have applicability across the many disciplines where collecting expert information from a similar age group is required. Various forms of RCM (reliability-centred maintenance) have been the tools of choice in industry for improving the maintenance function during the last 20 years. In this project, pilot studies, conducted at Bruce Power between 1999 and 2005, and reported on in this dissertation, lay out a path to implement statistical improvements as the next step after RCM in reducing the cost of the maintenance. Elicitation protocols, designed for the age group being elicited, address the much-documented issue of a lack of data. Clear, graphical, inferential statistical interfaces are accentuated and developed to aid in building the teams required to implement the various methodologies and to help in achieving funding targets. Graphical analysis and Crow/AMSAA (army materials systems analysis activity) plots are developed and demonstrated from the point of view of justifying the expenditures of cost reduction efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».