Preparing for the Replacement Era: Understanding North America's Aging Water Distribution Systems
Notice bibliographique
Résumé
Water utilities throughout North America are facing a major infrastructure crisis. The large number of watermains installed during the urban expansion that occurred at the beginning of the 20th century and during the Baby-Boom are exceeding their design life and pipe breaks are increasing. Utilities are now faced with the difficult task of replacing watermains while still ensuring reliable delivery of drinking water to their customers. This thesis assists utilities in solving the aging watermain infrastructure crisis by improving pipe break prediction models, which are a critical tool in scheduling pipe replacement. First, this thesis improves the understanding of various pipe break prediction models. This research identifies machine learning models that are very accurate for ranking which pipes are likely to fail next. However, most machine learning models developed for pipe break prediction do not incorporate right censored data which results in the model being biased towards early pipe failure and thus aggressive pipe replacement schedules. This thesis improves prediction modelling by developing the first Random Survival Forest watermain failure model. The results indicate that incorporating the machine learning model into a survival analysis framework, the machine learning model is no longer biased towards early failure prediction. Therefore, utilities wishing to develop long-term pipe replacement strategies should adopt a machine learning survival analysis model. Lastly, this thesis examines the long-term trends of Canadian pipe breaks. The findings from this research identify that break rates for major water utilities in Canada have not increased substantially since the 1990s. Furthermore, this research quantifies the impact pipe rehabilitation has played in lowering break rates over the last three decades. Overall, this thesis advances the research into pipe break prediction models by identifying the impact of limited datasets on various prediction models, developing an advanced machine learning survival analysis model that accurately predicts time-to next failure, and quantifying the impact of pipe rehabilitation techniques on long-term break trends in Canada. This information is significant to many utilities throughout Canada and much of the developed world as they begin to face an aging watermain infrastructure crisis that threatens the supply of clean drinking water.
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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 ».