Smart Rehabilitation-Planning Framework for Sustainable Infrastructure: Roofing Application
Notice bibliographique
Résumé
Aging infrastructure assets, including buildings, require efficient rehabilitation to sustain services. However, current rehabilitation planning is a complex process that is challenged by strict budgets and the difficulty of identifying and delivering the assets that are most worthy of rehabilitation. Existing methods struggle not only with collecting inspection data but also with how to use these data to allocate the limited rehabilitation funds efficiently across the asset portfolio. This paper introduces a smart infrastructure rehabilitation framework that integrates inspection, fund allocation, and scheduling phases. Focusing on roofing elements, the proposed framework uses four novel components: (1) asset image analysis to quantify the size of sustained damage; (2) data-mining to further analyze the asset condition; (3) clustering and optimization to shortlist the assets that are most worthy of rehabilitation under a strict budget; and (4) repetitive scheduling to generate timely delivery plans for the budgeted rehabilitation works. The model was applied to the Toronto District School Board asset portfolio (300+ schools), and the model identified the buildings in most need of rehabilitation given a strict budget ($2.3 million) and offer a schedule for the efficient delivery of the required rehabilitation work within a 45-day period of the school’s summer break. Although this paper focuses on built-up building roofs, the framework is scalable to other types of assets.
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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 | 0,000 | 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 ».