Application of a fuzzy Markov model to plan the renewal of large-diameter buried pipes: a case study
Notice bibliographique
Résumé
The lack of sufficient historical data on the deterioration of large-diameter buried transmission water mains is an obstacle to formulating an effective strategy for managing their failure risk. These historical data are required to model their rate of deterioration in order to anticipate and prevent future failures without resorting to frequent inspections that are both very costly and disruptive. The National Research Council of Canada (NRC), with the financial support of the American Water Works Association Research Foundation (AwwaRF) has developed a new fuzzy-based approach. Fuzzy synthetic evaluation is used to discern the ?condition rating' of a pipe by aggregating the effects of various distress indicators observed (or estimated) during inspection. A rule-based fuzzy Markov approach, introduced in earlier publications, is used to model and predict the risk of pipe failure. This approach comprises three main concepts: (a) modeling the deterioration of a buried pipe as a fuzzy Markov process, (b) combining the possibility of failure with the fuzzy consequences to obtain the fuzzy risk of failure throughout the life of the pipe, and (c) using the fuzzy risk model to anticipate elevated risk levels and to make effective decisions on pipe renewal. These decisions include when to renew a deteriorated pipe, or alternatively, when to schedule the next inspection and condition assessment, and if renewal is required, what renewal alternative should be selected. In this paper the approach is demonstrated through a detailed case study. Inspection data were obtained from a North American water purveyor on a large-diameter pressure cylinder concrete pipe (PCCP). The case study highlights the use of limited data, as well as the limitations and caveats that can be expected in the implementation of the model to improve renewal decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».