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利用人工智能工具进行下水道状况风险评估:在 SANEST 下水道系统中的应用。

Risk assessment of sewer condition using artificial intelligence tools: application to the SANEST sewer system.

机构信息

Department of Civil Engineering, Architecture and GeoResources, Technical University of Lisbon - IST, Av. Rovisco Pais 1049-001 Lisbon, Portugal E-mail:

出版信息

Water Sci Technol. 2014;69(3):622-7. doi: 10.2166/wst.2013.758.

DOI:10.2166/wst.2013.758
PMID:24552736
Abstract

Operation, maintenance and rehabilitation comprise the main concerns of wastewater infrastructure asset management. Given the nature of the service provided by a wastewater system and the characteristics of the supporting infrastructure, technical issues are relevant to support asset management decisions. In particular, in densely urbanized areas served by large, complex and aging sewer networks, the sustainability of the infrastructures largely depends on the implementation of an efficient asset management system. The efficiency of such a system may be enhanced with technical decision support tools. This paper describes the role of artificial intelligence tools such as artificial neural networks and support vector machines for assisting the planning of operation and maintenance activities of wastewater infrastructures. A case study of the application of this type of tool to the wastewater infrastructures of Sistema de Saneamento da Costa do Estoril is presented.

摘要

运行、维护和修复是废水基础设施资产管理的主要关注点。鉴于废水系统提供的服务性质和支持基础设施的特点,技术问题与支持资产管理决策相关。特别是在由大型、复杂和老化的污水管网服务的城市化程度较高的地区,基础设施的可持续性在很大程度上取决于高效资产管理系统的实施。这种系统的效率可以通过技术决策支持工具来提高。本文描述了人工智能工具(如人工神经网络和支持向量机)在协助规划废水基础设施的运行和维护活动方面的作用。介绍了这种工具在埃斯托里尔海岸污水处理系统的废水基础设施中的应用案例研究。

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