Optimal scheduling of rehabilitation and inspection/condition assessment in large buried pipes
Notice bibliographique
Résumé
A decision framework is described to assist municipal engineers and planners in optimising the scheduling of rehabilitation as well as inspection and condition assessment of large buried pipes. These may include water transmission pipes, trunk sewers or other buried pipes with high costs of failure and high costs of inspection/condition assessment. A semi-Markov process is used to model the deterioration of a buried asset. The life of the asset is discretised into condition states, whereby the waiting times in each state are assumed to be random variables with known probability distributions. These probability distributions can bederived in two ways. Initially, when data are scarce the probability distributions can be based on expert opinion. Over time, as observed deterioration data are collected these probability distributions are continually updated to reflect the new observations. Age-dependent transition probability matrices are compiled, using conditional survival probabilities in the various states. The expected discounted total cost associated with an asset is computed as a function of time. The time to schedule the next inspection/condition assessment is when the total expected discounted cost is minimum, while immediate intervention should be planned if the time of minimum cost is less than a threshold period (2 to 3 years) away.The proposed framework was implemented for proof of concept in a demonstration computer application. Although usable in its current form, this paper identifies some issues that require as yet unavailable data as well as more research in order to develop the framework into a comprehensive application tool.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».