Integrated approach for pipe failure prediction and condition scoring in water infrastructure systems
Integrated approach for pipe failure prediction and condition scoring in water infrastructure systems
复制标题
水基础设施系统中管道故障预测和状况评分的综合方法
DOI：
10.1016/j.ress.2021.108271
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发表时间：
2022
影响因子：
8.1
通讯作者：
Sela, Lina
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Rifaai, Talha M.;Abokifa, Ahmed A.;Sela, Lina
供水基础设施中的管道故障会对经济、环境和公共卫生产生重大影响。为了减轻这些影响，管道老化建模已经越来越多地应用于表征和预测管道失效模式，目的是优先考虑维修和更换决策。在最近的文献中，逻辑回归被认为是故障预测建模的有力候选。然而，以往的研究往往局限于证明逻辑回归在估计故障概率方面的应用。本研究建立在以前的努力，提出了一种方法，将逻辑回归实施到资产管理决策的整体框架。该框架将逻辑回归模型与灵活的时间间隔结合到实际条件评分方法中，该方法说明了水务公司对风险的态度。开发的框架在美国一个大城市20年的管道故障数据集上进行了演示和测试。逻辑回归模型在估计不同时间间隔内的故障概率方面具有较高的准确性，评分方法在根据管道状况预测管道维修决策的临界性方面具有较强的能力。
Pipe failures in water distribution infrastructure have significant economic, environmental, and public health impacts. To alleviate these impacts, pipe deterioration modeling has been increasingly implemented to characterize and predict pipe failure patterns with the aim of prioritizing repair and replacement decisions. Logistic regression has been recognized in recent literature as a strong candidate for failure prediction modeling. However, previous studies have often been limited to demonstrating the application of logistic regression for estimating failure probabilities. This study builds on previous efforts by proposing an approach for implementing logistic regression into a holistic framework for asset management decision-making. This framework incorporates logistic regression modeling, with a flexible time-interval, into a practical condition scoring methodology that accounts for the attitude of water utilities towards risk. The developed framework is demonstrated and tested on a 20-year pipe failure dataset of a large metropolitan US city. The logistic regression model displayed high accuracy in estimating the probability of failure within different time intervals, and the scoring method showed a reasonable ability to predict the criticality of repair decisions for pipes based on their condition.
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