Tank Volume Measurement Systems: Volume Measurement Uncertainty Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Enbridge Inc. operates the world’s longest crude oil and products pipeline system. The company owns and operates Enbridge Pipelines Inc. (the Canadian portion of the Enbridge crude oil mainline) and a variety of affiliated pipelines in Canada and the United States, including Enbridge Energy Partners, L.P. that operates the Lakehead Pipeline System in the United States. Much of the main pipeline system has been in operation for over 55 years. The mainline system has been in operation for over 55 years. The mainline system is comprised of approximately 15,000 kilometers (9000 miles) of pipeline, 3 million barrels of cavern storage and 3.7 million barrels of tankage (352 tanks) which collectively are integral to transporting more than 2.2 million barrels per day of crude oil and refined products. Enbridge’s measurement needs and practices have continuously evolved, with radar gauging on tanks becoming the standard over the past few years. This paper discusses a number of issues associated with the accuracy of volume measurements in upright, cylindrical petroleum product storage tanks with floating roofs. It includes the analysis and discussion of the process of determining tank volumes and the overall accuracy of a tank volume measurement system. It also includes a discussion of the influence and relevance of each measurement variable on the overall accuracy of tank volume measurements, in order to provide pipeline operators with some insight into determining which variables are most important to the process of tank volume measurement. Finally, it discusses issues regarding tank volume measurement system accuracy, as opposed to overall tank volume measurement accuracy. The focus of this paper is not on the uncertainty analysis process itself, but rather on understanding the results of the uncertainty analysis performed for tank volume measurement systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».