Inspecting Twin 42” Reinforced Concrete Pipes with Pipe Penetrating Radar Supplemented by LiDAR
Notice bibliographique
Résumé
In the midst of a renovation project set to convert an old field house into a recreational centre, concerns were raised about the feasibility of the project due to the structural integrity of the pipes running under the building. The project entailed converting an old Campbell soup factory into a recreational cold storage facility for the residents of Worthington, MN. The issue involved two 80+-year-old 42 in. reinforced concrete pipes with unknown conditions that lay beneath the building. Without proper inspection of the pipes, the consultants could not allow the project to continue. A condition assessment was called for, in order to continue the project, but the consultants were not convinced either CCTV or LiDAR alone was the solution, so they contacted SewerVUE Technology and inquired about their patented pipe penetrating radar (PPR) technology. PPR is the in-pipe application of ground penetrating radar. GPR antennas are taken inside the pipe and are used to scan the inner wall. With this method, PPR surveys can see remaining wall thickness, rebar cover, delamination, and detect the presence of voids developing outside the pipe. PPR, supplemented by LiDAR, were assets in coming up with the appropriate design approach for the project.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».