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Exploring the relationship between soil properties and deterioration of metallic pipes using predictive data mining methods

Par Conseil national de recherches du Canada

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DOITrouver le DOI : https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000032
AuteurRechercher : 1; Rechercher : ; Rechercher : 1; Rechercher :
Affiliation
  1. Conseil national de recherches du Canada. Institut de recherche en construction du CNRC
FormatTexte, Article
SujetCast iron pipe, condition assessment, pitting corrosion, soil corrosivity potential, deterioration rate, data mining; Conduites; Conduites d'eau
Résumé
On considère que la corrosivité des sols est un facteur important de la détérioration des conduites maîtresses faites de métal. En utilisant une méthode de notation de 10 points, telle que suggérée par l'American Water Works Association, on peut estimer le potentiel de cette corrosivité suivant cinq (5) propriétés des sols : 1) la résistivité; 2) le pH; 3) le potentiel d'oxydoréduction; 4) le sulfure; et 5) la teneur (%) en fines d'argile. Toutefois, dans de nombreux des cas, la relation entre corrosivité des sols et détérioration des canalisations demeure ambiguë et mal définie. Afin d'identifier la relation directe qui existe entre les propriétés des sols et la détérioration des canalisations, laquelle est définie comme étant le rapport entre profondeur maximale des piqûres de corrosion et âge de la canalisation, nous examinons dans le cadre de cette étude certaines méthodes fondées sur l'exploration de données prédictives. Aux fins de la modélisation de cette relation, nous avons adopté des approches tant à variable descriptive simple qu'à variables descriptives multiples. On démontre en outre l'avantage que présente la combinaison des valeurs descriptives multiples. De toutes les approches, celle de la forêt en rotation permet d'obtenir les meilleurs résultats en termes d'erreur de prédiction pour estimer la vitesse de la détérioration. Comparée à la méthode avec forêt aléatoire, laquelle par défaut serait la mieux appropriée, l'erreur quadratique moyenne normalisée a ici décru de 50 %. Avec les approches que nous proposons, il est possible de parvenir à une évaluation de l'état des canalisations en analysant les propriétés des sols. Cette étude souligne par ailleurs l'importance que revêt la collecte de données plus fiables sur les propriétés des sols.
Date de publication
Dans
  • Journal of Computing in Civil Engineering 24, nº May-June 3 (1 mai 2010) : 289–301.
Langueanglais
Publications évaluées par des pairsOui
Numéro du CNRCNRCC 53534
NRC-IRC-21134
Numéro NPARC20374192
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Identificateur de l’enregistrement18d9ce84-b1a4-457f-a5bf-ada38458dac0
Enregistrement créé2012-07-23
Enregistrement modifié2020-04-17
Date de modification :