Predicting offshore oil and gas pipelines condition
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.
Notice bibliographique
Résumé
Crude oil and gas products transported using pipelines systems is safe and economical all over the the world. Nonetheless, such pipelines can still be subject to various degrees of failure and degradation generating hazardous consequences and severe environmental damages. As a result, it is important for these pipelines to be effectively monitored and assessed for optimal operation. Many models have been developed to predict pipeline failures and conditions. However, most of these models were limited to use corrosion features as the only factor to assess the condition of pipelines which can lead to inaccurate condition prediction. Therefore, the main aim of this paper is to develop models that predict the condition of offshore oil and gas pipelines based on several other factors including corrosion. Regression analysis and artificial neural network (ANN) techniques were used to develop condition prediction models based on historical inspection data of three existing pipelines in Qatar. In addition, a condition assessment scale for pipelines was built based on experts' opinion. All necessary statistical diagnosis have been checked showing sound results for the developed models. The models have been validated and the results showed their robustness with an average validity percentage from 96 to 99%. The models are expected to help pipeline operators to assess and predict the condition of existing oil and gas pipelines and hence prioritize their inspections and rehabilitation planning.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 découle