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Enregistrement W7015036450

Risk Based Decision Making Tools for Sewer Infrastructure Management

2010· article· en· W7015036450 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOhioLink ETD Center (Ohio Library and Information Network) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsset managementAsset (computer security)Risk managementSanitary sewerFailure mode, effects, and criticality analysisProcess (computing)Service (business)IT asset management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wastewater utilities in the United States face an aging workforce, higher consumer expectations, stricter environmental regulations, security concerns, and an aging infrastructure.As a result, many utilities have turned to Asset Management for better decision making to prioritize their needs.According to numerous studies that were conducted in the past decade, most notably the USEPA's Clean Water and Drinking Water Infrastructure GAP Analysis Report and the ASCE Report Card, wastewater utilities will need to invest approximately 390 billion in capital infrastructure over the next two decades.Meanwhile, the field of Asset Management is emerging to improve the decision making process to renew, replace, or rehabilitate the nation's infrastructure.Asset management can be defined as set of activities, guidelines, and decision tools that seek to minimize the life cycle costs of capital and O&M spending while maintaining an acceptable minimum level of service (USEPA 2006).This research provides a road map for the implementation of asset management in wastewater utilities with a strong focus on the critical tools that are needed to identify, quantify, and manage risk associated with the structural failure of sewers.The two components of the Business Risk Exposure; namely the probability and consequences of failure were thoroughly evaluated.Criticality matrices for linear assets were developed using expert opinion.A GIS based criticality tool was developed to identify the most critical assets.The GIS model was developed to eliminate biases and establish a systematic methodology to quantify the impact of failure of an asset.Subsequently, maps were generated showing the critical sewers that the utility needs to focus its efforts on to reduce its risk exposure.Probability curves of sewer failure were developed using historical data extracted from repair history performed between 1997 and 2009.Closed Circuit Television (CCTV) condition assessment methodologies are the basis for the development of deterioration curves used by academics in the U.K., the U.S., Australia, and Canada.Condition based methodologies that are dependent of CCTV data are resource intensive and their output

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,007
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,180
Écart entre enseignants0,175 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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