MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1992691136 · doi:10.1115/ipc2014-33647

How Safe Failure Pressure Ratios are Related to %SMYS

2014· article· en· W1992691136 sur OpenAlex

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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensTransCanada (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLimitingReliability engineeringReliability (semiconductor)Pipeline (software)Anomaly (physics)Pipeline transportConfusionComputer scienceEnvironmental scienceEngineeringPhysicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Majority of the pipeline operators manage corrosion using inline inspection (ILI). ILIs enable operators to choose which anomalies should be excavated and, on the flip side, which anomalies are safe to remain on the pipe. If the remaining anomalies grow to a critical size before the next ILI cycle there will be in-service failure. This is avoided by forecasting the growth of the measured defects appropriately and assessing them for future integrity. When an ILI is performed on a pipeline the ILI vendor reports the anomaly sizes, burst pressures and the Failure Pressure Ratios for each anomaly. Failure Pressure Ratio (FPR) for an anomaly is defined as the burst pressure divided by the Maximum allowable operation pressure (MAOP). In order to avoid ruptures, operators will excavate anomalies that have a limiting value of FPR. These limiting values are also referred to as response criteria, excavation criteria, safe failure pressure ratios, or safety factors. As the FPR depends heavily on the operating stress (or %SMYS) the limiting FPR value, below which we respond, should also depend on %SMYS. However, currently there is inconsistency in the use of response criteria in the industry. Some utilize the same response criteria for all pipe irrespective of %SMYS. This study shows that using the same limiting FPR does not provide the same level of safety for different %SMYS scenarios. It shows that the size of remaining anomalies in the lower %SMYS pipe would be significantly larger than in higher %SMYS pipe, leading to lower reliability in pipelines that have lower %SMYS. For gas pipelines, these lower %SMYS pipelines are often in higher location class pipelines with higher consequences of failure. In other words, even though the FPR value is the same for two anomalies in two different %SMYS pipes, the two anomalies would have very different probabilities of failure, where one anomaly could be safe while the other is not. This paper examines the ranges of FPR and the safe response criteria as a function of %SMYS. It examines the remaining anomaly sizes in different %SMYS pipe as allowed by current standards. The effect of the uncertainties on the response criteria due to measurement errors, material and geometric properties and model errors are also examined. It examines the response criteria in different jurisdictions. The effect of using different assessment equations, such as Modified B31G or RSTRENG, on the response criteria is also discussed. In order to obtain consistent safety, the consideration of %SMYS and consequences in defining a response criterion is discussed. Many sets of ILI data, which have pipe in different %SMYS, have been assessed in order to examine practical ranges of FPR with %SMYS. The practical implications of different response criteria are studied and discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,183 · 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