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Enregistrement W3192622680 · doi:10.1061/9780784483602.027

Inspecting Twin 42” Reinforced Concrete Pipes with Pipe Penetrating Radar Supplemented by LiDAR

2021· article· en· W3192622680 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePipelines 2021 · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensCoquitlam College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGround-penetrating radarRebarLidarReinforced concreteRadarEngineeringGeologyRemote sensingStructural engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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