A Capacity-Based Optimal Allocation of Storm Pipes' Replacements: Considering the Effects of Climate Change and Urbanization
Notice bibliographique
Résumé
Storm pipes are a major component of any municipal infrastructure system, however, poor attention is commonly paid to their management and replacement of pipes is typically guided by condition criteria. Pipes replacement also faces the issue that their capacity is not considered, and the proposed pipes replacements are of the same diameter as the previous ones. However, lagged replacements of storm pipes can compromise urban system ability to drain runoff-water from rainfall and this could lead into flooding. This research extents optimal condition-based allocation of pipes by considering demand-capacity ratios, in order to prevent flooding. The effects of urbanization and climate change are also incorporated. A general method for detecting the impacts of urbanization currently exist, however, a simplified approach due to the lack of data is suggested. A case study of the city of Kindersley in Saskatchewan is used to illustrate the application of the method. Hydrological models based on current and future land uses were used to estimate changes in demand-capacity ratios for each pipe in the system. Performance curves for capacity and condition were developed, and validated by change detection of observed historical land use cover for the past 25 years. An extra 18% rainfall intensity was used to model the impacts of climate change. It was found that CAN$40,000 were enough to sustain current levels of condition and capacity-demand ratios, however, condition was at unacceptable level. Budget was raised and weights were adjusted until a combination with 45% capacity and 55% condition with $100,000 was found to be the departure at which compliance begins to reach desirable point minimum levels of demand-capacity ratios and condition, possibly higher values of budget would be necessary as the municipality adjust such minimum requirements to the desired ones.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».