MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1971599007 · doi:10.1115/ipc2010-31489

Pipeline Integrity Evaluation of Oil Pipelines Using Free-Swimming Acoustic Technology

2010· article· en· W1971599007 sur OpenAlex
Samuel T. Ariaratnam, Muthu Chandrasekaran

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revue2010 8th International Pipeline Conference, Volume 1 · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensPure North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline transportPipeline (software)LeakIntegrity managementPetroleum engineeringMarine engineeringHazardous wasteOil fieldEngineeringEnvironmental scienceMechanical engineeringWaste managementEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significant financial and environmental consequences often result from line leakage of oil product pipelines. Product can escape into the surrounding soil as even the smallest leak can lead to rupture of the pipeline. From a health perspective, water supplies may be tainted by oil migrating into aquifers. A joint academic-industry research initiative funded by the U.S. Department of Transportation’s Pipeline and Hazardous Materials Safety Administration (PHMSA) has lead to the development and refinement of a free-swimming tool called SmartBall®, which is capable of detecting leaks as small as 0.03 gpm in oil product pipelines. The tool swims through the pipeline being assessed and produces results at significantly reduced cost to the end user compared to current leak detection methods. GPS synchronized GIS-based above ground loggers capture low frequency acoustic signatures and digitally log the passage of the tool through a pipeline. This paper presents the development, laboratory and field validation testing of the SmartBall for oil pipeline integrity.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,237 · 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