Integration of thermographic inspection data with BIM for enhanced concrete infrastructure assessment
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a framework that integrates passive infrared thermography (IRT) results with building information modeling (BIM) to improve subsurface delamination inspection in concrete infrastructures. The paper combines solar analysis with BIM for better thermography inspection planning and documents thermographic data on delamination within BIM environment using a semi-automatic AI procedure for delamination identification. The framework was tested on two case studies: one laboratory sample with inserted delaminations and one real-scale concrete structure. As a result, besides the increase in communication related to data visualization and centralization, the volume of the delivered data and the analysis time was reduced through the application of the proposed method. The findings promote better collaboration between the civil engineering and inspection industries, utilizing advanced nondestructive techniques for detecting concrete delamination. This approach improves planning, analysis, visualization, reporting, and data storage for passive IRT inspections, benefiting infrastructure stakeholders and streamlining maintenance management. • Framework for integrating passive IRT and BIM to monitor delamination in concrete. • BIM-based solar load analysis for passive IRT inspection planning. • Proposed framework was demonstrated through laboratory and real-scale case studies. • The framework outperforms existing tools in data communication and analysis time.
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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 | 0,001 |
| 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 ».