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Enregistrement W4413135973 · doi:10.1061/9780784486382.007

Performance Evaluation of Small-Diameter Cast Iron Mains and Their Role in Water Loss

2025· article· en· W4413135973 sur OpenAlexaff
Shaoqing Ge

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensAmerican Water (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMains electricityCast ironMaterials scienceEnvironmental scienceMetallurgyElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small-diameter (equal or less than 4-in.) cast iron pipes generally do not have high consequences when they fail. However, many of those old small pipes are leaking or breaking at a much higher rate compared to large diameter mains, due to relatively thinner walls, corrosion, and other factors. In current practice, the risk assessment of water mains relies heavily on main break or leak records to determine the likelihood of failures. However, in many cases, leaks from small-diameter mains seep into the surrounding soil and never come up to the ground surface. This type of leakage could continue for a long time and cause big water loss problems before it is detected and fixed after a leak survey is performed. While conducting leak detection for all small-diameter mains is ideal, it could be cost-prohibitive if the water system is large. It is more practical to evaluate the performance of those small-diameter cast iron mains and replace pipes at the end of their life to avoid or reduce water loss. This paper presents a performance evaluation of small-diameter cast iron water mains using more than 35-year main break data. Field observations from actual pipe failures are conducted to validate the evaluation. Results from leak monitoring for areas with small cast iron mains are used to correlate with findings of the evaluation. The avoided water loss by implementing a proactive management plan for these small cast iron mains is calculated. The findings from this study could provide insights for other utilities with small-diameter cast iron mains.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
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