USING INDIGAU ASSET MANAGEMANT TOOL FOR PRIORITIZING REHABILITATION PROGRAMS OF SEWAGE NETWORK OF CAEN-LA-MER
محل انتشار: کنفرانس بین المللی آب و فاضلاب با رویکرد خصوصی سازی و الگوهای برتر در طراحی، ساخت و بهره برداری
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,991
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICWW01_103
تاریخ نمایه سازی: 25 بهمن 1389
چکیده مقاله:
An increasing concern of water and wastewater utilities in next years is retrofitting of existing networks which is called asset management. The sewage segments are subject to destructive constraints that bring about inev itably their degradation . Utilities will therefore have to ensure renewal of their networks and to support the heavy investment loads. A national French R&D program (RERAU, 1999-2004), which is mainly devoted to the description and construction of a set of criteria for prioritizing the rehabilitation of sewerage systems takes into account a wide range of possible causes of malfunction and dysfunction of a section by using information obtained from complementary sources: visual inspections of sewer segments, network monitoring and etc. A new R&D program (INDIGAU, 2007-2010) is dedicated to calibration and experiments of models that were defined within the RERAU program . An online program then was developed to ease the utilization of this methodology. In this artide these R&D programs will be described briefly and then the results of first implementation of INDIGAU on a real case will be reported . This program was applied on about 10% of network which is a real renovation in terms of sewage network asset management
نویسندگان
M ahmadi
INSAof lyon villeubanne france
p deberes
G۲Cenvironnement venelles france
j.c de massiac
G۲Cenvironnement venelles france
p le gaufre
INSAof lyon villeubanne france
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :