Notice: Undefined index: linkPowrot in C:\wwwroot\wwwroot\publikacje\publikacje.php on line 1275
Publikacje
Pomoc (F2)
[61350] Artykuł:

Możliwości zastosowań sieci neuronowych w dokonywaniu oceny stanu technicznego przewodów kanalizacyjnych

(Possible applications of neural networks for condition assessment of sewers)
Czasopismo: INSTAL   Zeszyt: 6, Strony: 58-62
ISSN:  1640-8160
Opublikowano: Czerwiec 2017
 
  Autorzy / Redaktorzy / Twórcy
Imię i nazwisko Wydział Katedra Do oświadczenia
nr 3
Grupa
przynależności
Dyscyplina
naukowa
Procent
udziału
Liczba
punktów
do oceny pracownika
Liczba
punktów wg
kryteriów ewaluacji
Emilia Kuliczkowska orcid logo WiŚGiEKatedra Geotechniki, Geomatyki i Gospodarki Odpadami*Niezaliczony do "N"Inżynieria środowiska, górnictwo i energetyka503.503.50  
Katarzyna Bąba orcid logo WiŚGiEKatedra Sieci i Instalacji SanitarnychTakzaliczony do "N"Inżynieria środowiska, górnictwo i energetyka503.503.50  

Grupa MNiSW:  Publikacja w recenzowanym czasopiśmie wymienionym w wykazie ministra MNiSzW (część B)
Punkty MNiSW: 7


Pełny tekstPełny tekst     Web of Science LogoYADDA/CEON    
Słowa kluczowe:

przewody kanalizacyjne  sieci neuronowe  uszkodzenia  stan techniczny 


Keywords:

sewers  neural networks  defects  condition assessment 



Streszczenie:

Przedstawiono możliwości wykorzystania sieci neuronowych w dokonywaniu oceny stanu technicznego przewodów kanalizacyjnych. Scharakteryzowano wybrane zastosowania sztucznej inteligencji do rozpoznawania uszkodzeń oraz ich parametrów geometrycznych, klasyfikowania uszkodzeń, prognozowania stanu eksploatacyjnego oraz konstrukcyjnego modelowania kanałów, a także prognozowania wystąpienia zjawiska korozji w betonowych przewodach kanaliacyjnych.




Abstract:

The article presents possible applications of neural networks for condition assessment of sewer pipes. The chosen applications of artificial intelligence like defects classifications, defects identification based on their geometrical parameters, modeling the deterioration of operating and construction condition, as well as forecasting the occurrence of corrosion in concrete sewer were characterized.



B   I   B   L   I   O   G   R   A   F   I   A
[1] Abraham D. M., Choe M. J., 2002, Automated Interpretation and Assessment of Multi – Sensory Underground Infrastructure Data, Proceeding of Conference of the International Society of Trenchless Technologies [ISTTJ, Copenhagen, Denmark, May 28-31
[2] Abraham D. M., Chae M. J., Gokhale S., 2000, Utilizing neural networks for condition assessment of sanitary sewer infrastructure. Proceeding of the 17th International Association for Automation and Robotics in Construction (LAARC) International Symposium, Taipei, Taiwan, September 2000, 423-427
[3] Anbari M. J., Tabesh M., Roozbahani A., 2017, Risk assessment model to prioritize sewer pipes inspection in wastewater collection networks. Journal of Environmental Management, 190, 91-101
[4] Aziz M. A, Imteaz M. A., Choundhury T. A, Phillips D. L, 2011, Artificial Neural Networks for the Prediction of the trapping efficiency of a new sewer overflow screening device, Proceeding of the 19th International Congress on Modelling and Simulation, December 2011
[5] Chughtai E., Zayed T., 2011, Integrating WRc and CERUI Condition Assessment Models and Classification Protocols for Sewer Pipelines, Journal of Infrastructure Systems, 17(3), 129-136
[6] Cieżak W., Łomotowski J., Siwoń Z., Licznar P., Cieżak J., 2011, Modele neuronowe w anodzie i prognozowaniu rozbiorw wody, Instal, 7/8, 61-63
[7] Darsono . Labadie J. 2007, Neural Optimal Control Algorithm for Real Time Regulation of In-line Storage in Combined Sewer Systems, Environmental Modelling & Software, 22,1349-1361
[8] De Masi G., Vichi R., Gentile M., Brusch R., Gabetta G., 2014 A Neural Network Predictive Model of Pipeline Internal Corrosion Profile. Proceeding of First International Conference on Systems Informatics, Modeling and Simulation. IEEE Computer Society Washington. DC, USA, 29.04.-01.05,18-23
[9] Din M. M., Ithnin N., Zain A. Md., Noor N. Md., Siraj M. Md., Rasol R. Md. An artificial neural network modelling for pipeline corrosion growth prediction, 2015, ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, vol. 10, no. 2,512-519
[10] Duran O., Althoefer K., Seneviratne L. D., 2002. Automated Sewer Inspection Using Image Processing and a Neural Classifier. Proceedings of the 2002 International Joint Conference on Neural Network
[11] Ebtehai I., Bonakdari H., 2013, Evaluation of Sediment Transport In Sewer using Artificial Neural Network, Engineering Applications of Computational Fluid Mechanism, vol 7, no. 3, 382-392
[12] Iyer S., Sinha S. K., Tittmann B. R., Pedrick M. K, 2012, Ultrasonic signal processing methods for detection of defects in concrete pipes. Automation in Construction. 22,135-1 48
[13] Jiong G., Keller J., Bond P. L, Yuan Z. 2016, Predicting concrete corrosion of sewers using artificial neural network, Water Research, 92,52 -60
[14] Kabsch-Korbutowicz M., Kutyłowska M., 2012. Sztuczne sieci neuronowe jako narzędzie do modelowania zagadnień związanych z inżynierią środowiska - stan wiedzy. Gaz, Woda l Technika Sanitarna. mj 2012, 228-232
[15] Kley G., Caradot N., 2012, Review of sewer deterioration models - Report, Veolia Water. Berlin, Germany
[16] Kley G., Kropp I., Schmidt T.,Carodot Reviewof available technologies and methodologies for sewer condition evaluation - Report, Veolia Water, Berlin, Germany
[17] Klingajay M., Jitson T., 2008, Realtime Laser Monitoring based on Pipe Detective Operation. World Academy of Science. Engineering and Technology. 42, 121-126
[18] Kuliczkowska E., 2008, Kryteria planowania bezwykopowej odnowy nie przełazowych przewodów kanalizacyjnych. Wydawnictwo Politechniki Świętokrzyskiej, Kielce
[19] Kuliczkowski A. i in., 2010. Technologie bezwykopowe w inżynierii środowiska. Wydawnictwo Seidel - Przywecki Sp. z o. o.
[20] Kutyłowska M., 2013, Przewidywanie wskaźnika uszkodzeń przewodów wodociągowych za pomocą klasyfikujących sieci neuronowych. Interdyscyplinarne zagadnienia w inżynierii I ochronie środowiska, Tom 3. Oficyna Wydawniczo Politechniki Wrocławskiej, Wrocław, 311-318
[21] Kutyłowska M., 2016, Przewidywanie wskaźnika awaryjności z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych, Instal 1, 44-46
[22] Licznar P., Łomotowski J. 2006. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych Kohonena do progrozowania dobowego poboru wody, Ochrona Środowiska, 1,45-48
[23] Mashalizadeh A. M., Delavari H., Razaghian F., 2014. Defect Detection in Drilling Pipes, using Combination of Artificial Neural Networks and Machine Vision Techniques. International Journal of Computer Science &Network Solutions, vol 2, no. 8,48-57
[24] Moselhi O., Shehab-Ebeen T., 1999, Automated detection of surface defects in water and sewer pipes, Automaton In Construction. 8, 581 - 588
[25] Nazari A., Rajeev P., Sanjayan J., 2015.Offshore pipeline performance evaluation by different artificial neural networks approaches. Measurement, 76, 117-128
[26] Shehab-EldeenT., Moselhi O., 2002, Automated Inspection of Utility Pipes: A Solution Strategy for Data Management, Proceeding of the 19th International Symposium on Automation and Robotics In Construction ISARC 2002
[27] Sinha S. K., Fieguth P. W. Polak M. A, McKim R. A., 1999, Automated undeground pipe conditopn assessment by image analysis of the date- of - the - art sewer scanner and evaluation technology surveys. Proceeding of the International No - Dig Conference 1999. Orlando. Florida
[28] Sinha S. K., Karray F., Fieguth P. W., 1999, Underground Pipe Cracks Classification Using Image Analysis and Neuro-Fuzzy Algorithm, Proceeding of the 1999 Intemational Symposium on Intelligent Control/Inteligent Systems and Semiotics. Cambridge
[29] Sousa V., Matos J. P., Matias N., 2014, Evalultion of artificial tool performance and uncertainty for predicting sewer structural condition. Automation In Construction. 44, 84-91
[30] Tran D. H., Ng A. W. M., Osman N. Y., McManus K. J., 2006. Application of neural networks In modelling serviceability deterioration of concrete stormwater pipes. Proceeding of the 7 thi WSEAS International Conference on Neural Networks
[31] Tran D. H., Ng A. W. M., Perera B. J. C, S. Burn & P. Davis. 2006, Application of probabilistic neural networks In models structural deterioration of stormwater pipes. Urban Water Journal, vol. 3, no. 3, 175-184
[32] Tran D. H., Ng A. W. M., Perera B. J. C, 2007, Neural networks deterioration models tor serviceability condition of buried stormwater pipes. Engineering Application of Artificial Intelligence. 20, 1140-1151
[33] Tran D. H., Perera B. J. C. Ng A. W. M., 2007, Neural Network Based Prediction Models For Structural Deterioration of Urban Drainage Pipes, Proceeding of MODSIM 2007 International Congress on Modelling and Simulation. Modeling and Simulation Society of Australia and New Zeland, December 2007, 2264-2270