Economics of Inspection and Condition Assessment of High-Consequence Water Pipeline and Assessing Its Remaining Life
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.
Notice bibliographique
Résumé
A probabilistic approach that considers the entire lifecycle cost of the water pipeline, accounting for deterioration rate, failure consequences, cost of rehabilitation, accuracy and cost of inspection/condition assessment, cost of emergency repair versus planned intervention and cost of total pipe replacement was introduced in an earlier paper. The approach allows us to combine expert-opinion (semi-informative assessment) with hard field data. New hard field data (e.g., failure events, inspection/condition assessment results) continually become available throughout the life of the pipeline. This incoming data stream can be incorporated into the analysis to provide robust, well-informed and reproducible assessment of deterioration rate and remaining life. The framework was implemented in an MS-Excel-based decision support tool, referred to as pipeline inspection decision analyzer (PIDA). This paper demonstrates the practical application of the proposed framework in the real world through comprehensive case studies, data for which were obtained from collaborating Canadian and US water utilities and pipeline owners. As is always the case in reality, most pipeline owners did not have all the required data to carry out a fully informed analysis. We illustrate how one might deal with missing data, how PIDA may be used to arrive at well-supported, rational decisions on when to deploy inspection and condition assessment, what techniques/technologies to select among competing ones and when it is time to stop assessing the pipeline condition and plan for replacement. Sensitivity analyses are also conducted to explore how various assumptions, necessitated by uncertainty, may impact analysis results.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle