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Enregistrement W4403253166 · doi:10.1680/978-1-83549-846-020242011

Operation, Maintenance and Performance

2024· book-chapter· en· W4403253166 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

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProcess Optimization and Integration
Établissements canadiensStantec (Canada)WSP (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceReliability engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter commences by describing the development of water distribution pipe networks to provide a clean supply of wholesome drinking water to ensure public health through to the more recent operational drivers associated with water quantity, for example, reduced leakage and minimal energy use, and water quality, for example, a reduced number of customer contacts. It is this piece-meal development, rather than idealised design, as presented in the last chapter, that is often the primary cause of many of the operational, maintenance and performance challenges that face the water industry. A focus has also been given to an overview of the regulations and standards, which range from a need to meet stringent regulatory standards to the softer measures of customer expectations and customer orientated care. The main body of the chapter is structured around the operation and maintenance cycle under the ‘MAIDE’ (Monitoring, Analysis, Interventions, Decision and Evaluations) concept of five core elements. Though more commonly in use now is the PALMM approach (Prevention, Awareness, Location, Mitigation Mend). Techniques and approaches are discussed with reference to both the quantity of water, including loss of supply and leakage, and the quality of water. The argument is developed, firstly by reference to historical tried and tested methodologies, through the latest developments and approaches to optimise system performance, operation, and maintenance.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil0,819

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,168 · 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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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