Condition assessment tool for elements of drinking water treatment plant
Notice bibliographique
Résumé
Condition assessment of aging assets and infrastructure is a growing concern in North America. The Canadian Water and Wastewater Association (CWWA) estimated that a $28 billion investment is needed for municipal water systems in Canada from 1997 to 2012. The condition of 43% of water supply systems in Canada is unacceptable. A systematic condition assessment is a pre-requisite of an effective asset and infrastructure management practice. The present study focuses on analyzing the principal factors that affect infrastructure condition, data requirement, and how the condition of a targeted element can be assessed. The main objectives of this research are to develop condition assessment models for selected existing elements of Drinking Water Treatment Plant (DWTP) and develop condition rating scales and a web-based tool. The condition of five DWTP elements are studied in this research: settling tank, filtration tank, chlorination tank, raw water pump and clean water pump. Condition rating (CR) models are designed using Analytical Hierarchy Process (AHP) and Multi Attribute Utility Theory (MAUT) approaches. Evaluation results show that the top ranked category for tanks is 'Physical (design and construction stage)' with a relative importance of 32% and for pumps is 'Operational' with an importance of 34%. The preference level of each parameter is being measured on a numerical scale of 0-10. Twenty five practical case studies are used to validate the developed models, which show robust results. Condition rating scales are developed for tanks and pumps and verified by municipal experts. A web-based condition rating tool is developed and coded with AHP.NET
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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 | 0,001 | 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 ».