Backscatter Computed Tomography (BCT) Pilot Project for Culvert Integrity Analysis in the City of Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Infrastructure owners must decide between rehabilitating or replacing aging assets, however, appropriate asset health information is simply not available for certain structures. An asset class identified by The Ontario Good Roads Association (OGRA) that presently lacks health information is major roadway pipes (culverts). A critical culvert failure mode is due to the formation of or voids behind the culvert wall caused by soil erosion. The level of undermining is currently not measured when evaluating replacement or rehabilitation possibilities. This information gap is of particular concern for planning slip-lining or other rehabilitation projects since significant compromises the culvert's fundamental structural integrity. Lack of complete integrity information can lead to unnecessary and costly replacements, and poses a risk to public safety. During the summer of 2011, OGRA supported an integrity analysis pilot project on selected roadway culverts using recently-developed inspection equipment capable of quantifying undermining. This new modality, Backscatter Computed Tomography (BCT), is a practical in-situ form of Computed Tomography also known as a CAT Scan. The purpose of the pilot was to evaluate the technology's potential to measure undermining, thereby facilitating the planning of major roadway culvert replacements or rehabilitation. Three culverts in the City of Toronto were inspected to determine the culverts' structural condition using BCT equipment provided by Inversa Systems Ltd. (A) For the covering abstract of this conference see ITRD number 201211RT334E.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».