MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1889120062 · doi:10.3968/j.aped.1925543820130501.1027

Mechanistic Leak-Detection Modeling for Single Gas-Phase Pipelines: Lessons Learned from Fit to Field-Scale Experimental Data

2013· article· en· W1889120062 sur OpenAlexvenueno aff
Ali Edrisi, S. I. Kam

Notice bibliographique

RevueAdvances in petroleum exploration and development · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeakGas leakPipeline transportPetroleum engineeringEnvironmental scienceInletEngineeringMarine engineeringEnvironmental engineeringChemistryMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of pipelines is one of the most popular ways of delivering gas phases as shown by numerous examples in hydrocarbon transportation systems in Arctic regions, oil and gas production facilities in onshore and offshore wells, and municipal gas distribution systems in urban areas. A gas leak from pipelines can cause serious problems not only because of the financial losses associated but also its social and environmental impacts. Therefore, establishing an early leak detection model is vital to safe and secure operations of such pipeline systems. A leak detection model for a single gas phase is presented in this study by using material balance and pressure traverse calculations. The comparison between two steady states, with and without leak, makes it possible to quantify the magnitude of disturbance in two leak detection indicators such as the change in inlet pressure (ΔP in ) and the change in outlet flow rate (Δq out ) in a broad range of leak locations (x leak ) and leak opening sizes (d leak ).  The results from the fit to large-scale experimental data of Scott and Yi (1998) show that the value of leak coefficient (C D ), which is shown to be the single-most important but largely unknown parameter, ranges from 0.55 to 4.11, and should be a function of Reynolds number (N Re ) which is related to leak characteristics such as leak location (x leak ), leak opening size (d leak ), leak rate (q leak ) and system pressure. Further investigations show that between the two leak detection indicators, the change in outlet flow rate (Δq out ) is superior to the change in inlet pressure (ΔP in ) because of larger disturbance, if the pressure drop along the pipeline is relatively small compared to the outlet pressure; otherwise, the change in inlet pressure (ΔP in ) is superior to the change in outlet flow rate (Δq out ). Key words : Leak; Leak detection modeling; Pipeline; Leak coefficient; Gas flow in pipe

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,314
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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in petroleum exploration and developmentMême sujetWater Systems and OptimizationTravaux en français237 207