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Enregistrement W4410410527 · doi:10.1061/9780784486184.089

Mitigating Pipe Corrosion in Water Distribution Systems: Strategies for Sustainability and Resilience

2025· article· en· W4410410527 sur OpenAlexaffabout
Misagh Khanlarian, Nafiseh Ebrahimi, Ehsan Roshani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResilience (materials science)SustainabilityCorrosionEnvironmental scienceDistribution (mathematics)Computer scienceEnvironmental resource managementMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The corrosion of metallic pipes in water distribution systems is a critical issue that impacts the integrity and efficiency of water supply networks. As global temperatures rise and precipitation patterns shift, the chemical composition of water and soil environments surrounding the pipes is altered, influencing corrosion processes. This research, as part of a larger initiative at the National Research Council Canada, aims to summarize recent findings and best practices from literature publications to enhance maintenance strategies for water distribution systems. By examining the latest advancements in corrosion prevention, monitoring technologies, and maintenance protocols, the broader research seeks to develop a comprehensive framework that municipalities and water management authorities can adopt to mitigate the adverse effects of environmental changes on corrosion. Additionally, these efforts aim to lower the carbon footprint of water distribution systems by reducing the need for energy-intensive repairs and replacements, promoting sustainability. This paper specifically focuses on identifying gaps in the study of corrosion in buried water pipes, particularly regarding laboratory experimentation, contributing to the overall goals of the broader research initiative. The most significant gaps in the lab experiments are their short duration and the lack of studies focusing on the combined effects of factors like pH and moisture content under controlled laboratory conditions that mimic real-world scenarios.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,210 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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