Developing a Decision-Support System to Optimize Rehabilitation and Replacement Programs for Ferrous Distribution Mains in Municipal Water Systems
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Notice bibliographique
Résumé
Given the importance of watermains in supplying safe and quality drinking water to customers, municipalities are required to ensure that the distribution mains are performing at certain pre-defined levels of service (LoS). In North America, the majority of watermains are made of ferrous materials, typically ductile iron (DI), and cast iron (CI) pipelines. These assets are prone to deterioration and breaks due to aging and other influencing factors, including corrosion. Annually, municipalities confront several constraints related to budgets and the proper time to intervene to preserve water distribution mains. With the significant municipal budgets required to rehabilitate or replace assets with newer pipelines, municipalities should be focusing on prioritizing interventions based on the likelihood and consequence of failures. Besides risk assessment frameworks, optimized programs need to be developed to maximize performance while minimizing the overall funding requirements in order to maintain sustainable funding levels and infrastructure in both the short- and long-term. Therefore, the main objective of this paper was to develop a decision-support system based on the genetic algorithm (GA) optimization tool. The tool considered maximizing the network performance and minimizing the total costs during a 5-year study period. After implementing the model on part of the Municipality of Thames Centre’s ferrous network, the total required cost attained was $434,282, and the performance of the network was restored to approximately 28 out of 100. The total costs of the major intervention (structural lining) and the minor intervention (cathodic protection) were $402,603 and $31,678, respectively. This study will benefit municipalities in developing optimized rehabilitation/replacement programs considering typical municipal constraints while maximizing the existing performance of the network and minimizing the total costs.
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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 | 0,000 |
| 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