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Enregistrement W1986572740 · doi:10.1115/ipc2010-31392

Detection and In-Field Verification of Potential Pipeline Expansion Due to Low Yield Strength Pipe in High Strength Line Pipe

2010· article· en· W1986572740 sur OpenAlexaff
Jill Braun, Stuart Clouston

Notice bibliographique

Revue2010 8th International Pipeline Conference, Volume 1 · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensCalgary Laboratory Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline (software)Pipeline transportComputer scienceInterimEngineeringMechanical engineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On May 21, 2009, the Pipeline & Hazardous Materials Safety Administration (PHMSA) issued an Advisory Bulletin (PHMSA-2009-0148) entitled, “Potential for Low and Variable Yield, Tensile Strength and Chemical Compositions in High Strength Line Pipe” [1] recommending that pipeline operators investigate whether recently constructed pipelines contain pipe joints not meeting the minimum specification requirements (74FR2390). Based on PHMSA’s technical reviews, high resolution deformation tool inspection combined with comprehensive infield verification has been recommended in accordance with the “Interim Guidelines for Confirming Pipe Strength in Pipe Susceptible to Low Yield Strength,” issued by PHMSA in September 2009[2]. Kern River Gas Transmission Company (Kern River) underwent a detailed program of engineering and assessment in order to proactively demonstrate compliance with the interim guidelines. This paper discusses the process, inspection results and infield verifications performed by the pipeline operator. In particular, detailed consideration to the methodology of detection and assessment of potential pipeline expansions is presented with discussion on the special considerations needed for low level anomaly identification, reporting and verification of expansions as defined in the PHMSA guidelines. High resolution caliper analysis approaches developed for this particular application are discussed and appropriate techniques are recommended that consider the effects of possible asymmetry of expansions and impact of other deformations such as ovality. Field verification practices and findings are reviewed in detail with particular focus on the challenges facing the pipeline operator in resolving both tool and in-field measurement errors that can significantly impact the number of identifiable candidate expansions for verification. In conclusion, an overview of the assessment criteria and field activity to comply with the PHMSA interim guidelines are presented along with the lessons learned from the analysis, verification and remediation steps that may assist other pipeline operators as they address these newly established regulatory requirements.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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