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Enregistrement W1983751323 · doi:10.1115/ipc2010-31284

Holistic Data Approach and Results: How the Latest Enhancements in ILI Technology Benefit Engineering Criticality Assessments

2010· article· en· W1983751323 sur OpenAlex
Jane Dawson, Martin Bluck, Ian Fisher, Jeff Sutherland

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
ThématiqueNon-Destructive Testing Techniques
Établissements canadiensPetroleum Technology Alliance Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriticalityStructural integrityIntegrity managementData integrityRisk analysis (engineering)Computer scienceReliability engineeringFailure mode, effects, and criticality analysisRisk managementEngineeringComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent enhancements in the Magnetic Flux Leakage (MFL) in-line inspection (ILI) technology has enabled more reliable detection and more accurate reporting of a greater range of anomaly types than ever before, though the true value rests with what the integrity engineering specialists are able to do with the enhanced information to translate it into an actionable Integrity Management Plan. This paper describes how the enhanced information can be used in engineering criticality assessments and the benefits this brings to the operator in the form of integrity management decision-making with higher confidence, reduced investigation and repair costs and less operational disruption from ILI activity. This paper demonstrates how the new holistic data approach brings a seamless transition from raw inspection data to an actionable integrity report, with more advanced assessment of metal loss and mechanical damage data. Engineering criticality assessments are used to illustrate how the enhanced ILI information is used and how the results benefit integrity management decision-making. For example: • Fitness for Service corrosion assessment determines the immediate and future integrity needs by evaluating the criticality of corrosion anomalies identified during an ILI. Taking account of the reduced ILI uncertainty associated with the new MFL technology, the immediate and short-term response schedules can be developed with higher confidence than before and long term remediation activities and re-inspection intervals can be truly optimized. • For re-inspections, the focus is on the determination of accurate corrosion growth rates. Using signal-matching techniques, active corrosion sites can be identified and the corrosion growth rates estimated with high confidence. This provides the basis for optimizing the long-term remediation activities and re-inspection intervals. • The ability to account for coincidental anomalies and loading conditions, e.g., the occurrence of bending strains resulting from loss of ground support coincident with girth weld anomalies, circumferential corrosion or denting/buckling are important integrity considerations that influence how the anomalies are assessed. • Improved Caliper sensor resolution enables the dent profile to be visualized more accurately leading to improvements in the way dents are assessed, i.e. using strain-based methods. Reliable detection of gouging within dents is an essential component for establishing the cause and assessing the severity of dents and has always been challenging for conventional MFL ILI tools. This enhanced MFL technology enables metal loss within dents to be detected and viewed via a Triaxial magnetic sensor system, providing more information of the nature of the metal loss within the dent.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,904

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,252 · 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