A Prediction Model to Cost-Optimize Clean-Out of Permeable Interlocking Concrete Pavers
Notice bibliographique
Résumé
Permeable Interlocking Concrete Paver (PICP) systems provide onsite stormwater management by detaining runoff and removing contaminants. However, a major problem with PICPs is the significant maintenance cost associated with their clean-out to restore the original functionality, which discourages landowners and municipalities from adopting the systems. A combination of laboratory experiments and machine-learning techniques are applied to address this challenge. A total of 376 laboratory experiments were conducted to investigate four independent variables (cleaning equipment speed over the pavement, air speed in the cleaning jets, top opening width of the cupule, and filter media gradation) that affect the cleaning of PICPs. The Buckingham Pi-Theorem was used to express the four main input variables in three dimension-less parameters. This current investigation provides a novel understanding of variables affecting the sustainable and economically feasible maintenance of PICPs. A new model is derived to more accurately predict the percentage of mass removal from PICPs during clean-out using a machine-learning technique. The Group Method of Data Handling (GMDH) model exhibits high performance, with a correlation coefficient (R2) of 0.87 for both the training and testing stages. The established simple explicit equation can be applied to optimize the maintenance costs for industrial applications of Regenerative Air Street Sweepers for sustainable and cost-effective PICP maintenance. Pavements with larger surface areas are found to have lower maintenance costs ($/m2/year) compared to the ones with smaller surface areas. This study estimates $0.32/m2/year and $0.50/m2/year to maintain pavements with larger (5000 m2) and smaller (1000 m2) surface areas, respectively.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».