MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1545783882 · doi:10.1061/(asce)ps.1949-1204.0000210

Impact of Model Errors of Burst Capacity Models on the Reliability Evaluation of Corroding Pipelines

2015· article· en· W1545783882 sur OpenAlexaff
Wenxing Zhou, Shenwei Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Pipeline Systems Engineering and Practice · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensTransCanada (Canada)Western University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline transportReliability (semiconductor)Pipeline (software)Reliability engineeringBurst errorEngineeringComputer scienceError detection and correctionAlgorithmPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper quantifies the impact of model error associated with the burst capacity model on the probability of burst of corroding oil and gas pipelines due to the internal pressure. Three burst pressure models that are widely used in the pipeline industry, namely the B31G Modified, det norske veritas (DNV), and pipeline corrosion failure criterion (PCORRC) models, are considered in the analyses. The time-dependent probabilities of burst of three hypothetical examples, which are representative of the oil and gas transmission pipelines in the United States, are evaluated by using the first-order reliability method (FORM) to carry out the comparative study. The analysis results indicate that the model error has a substantial effect on the burst probability evaluated. The probabilities of burst evaluated by considering the model error can be several orders of magnitude higher than those evaluated by ignoring the model error. The results underscore the critical importance of including the model error associated with the burst capacity model in the reliability analysis of corroding pipelines.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Pipeline Systems Engineering and PracticeMême sujetStructural Integrity and Reliability AnalysisTravaux en français237 207