Forecasting watermain failure using artificial neural network modelling
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
After rapid urban expansion in Ontario, post-World War II, there followed a lengthy period of time where only minimal infrastructure maintenance occurred. Now, however, most of that infrastructure is approaching the end of its predicted life expectancy, and has started failing at an unprecedented rate. The combination of low maintenance and the increasing age of water distribution infrastructure has resulted in increasing rates of pipe failures. To assign priorities for repair/replacement, artificial neural network modelling is employed. Eight independent variables are employed, namely pipe length, diameter, age, break category, soil type, pipe material, the year of Cement Mortar Lining (if implemented), and the year of Cathodic Protection (if implemented), to determine the importance of different factors influencing the pipe failure rate. The results in application to the distribution system in Etobicoke, Ontario demonstrate that ANN models have very strong predictive capabilities (R2=0.94) when compared with the multiple linear regression method (R2=0.75) to assist rehabilitation planning. Après la rapide expansion urbaine qui suivi la seconde guerre mondiale, l’Ontario connu une longue période pendant laquelle on ne porta attention qu’à l’entretien des petites infrastructures. Maintenant, la plupart des infrastructures approchent de leur fin de vie, et ont commencé à se détériorer à un rythme sans précédent. La combinaison du faible entretien et du vieillissement des infrastructures de distribution de l’eau a entraîné une augmentation des taux de bris des conduites. Pour constituer un outil d’aide à la décision, essentiel dans le choix du réseau à réhabiliter en priorité, on cartographie la prévision des défaillances du réseau de distribution d’eau à l’aide du système de modélisation des réseaux neuronaux artificiels (RNA). Cette approche a été appliquée au réseau de la ville de Etobicoke dans l’Ontario. Le modèle comporte huit variables indépendantes, notamment: longueur de la conduite, diamètre, âge, matériau, catégorie des défaillances, type de sol, plus deux facteurs de travaux de réhabilitation. Aux canalisations, on inclut l'année de mortier du ciment de revêtement (s’il a été appliqué), et l'année de la protection cathodique (si elle est appliquée). Afin de déterminer l'importance des différents facteurs qui influencent les défaillances des conduites. Les résultats obtenus pour le réseau d’eau à Etobicoke, démontrent que les modèles RNA ont de très fortes capacités de prévision (R2 = 0.94) pour faciliter les stratégies de réhabilitation, par rapport à la méthode de régression linéaire multiple (R2 = 0.75).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it