Assessment of asset safety risk for transmission stations
Notice bibliographique
Résumé
Safety to workers and to the public has been one of the most important concerns for electric utilities in the past and continues to be so in the deregulated electricity market. Two years ago, Hydro One launched a new initiative to make the company injury free and therefore, major efforts were taken to accomplish such a target. In achieving high safety performance for station equipment, electric utilities are using approved planning, design and operation guidelines and standards in order to minimize or eliminate hazardous events that may endanger safety to personnel. These guidelines and standards govern a variety of issues including approved equipment and facilities, training, equipment monitoring, regulatory compliance, etc. The assessment of the station asset-related safety risk was considered in the past but mainly in a qualitative context. A structured probabilistic approach to safety risk has not yet been adopted. Hydro One like other electric utilities established some safety measures such as the accident severity rate and lost time injury frequency rate based on experience and knowledge of field experts. These measures, however, can not be used to predict the safety risk in the future. In addition, due to aging of power equipment and facilities, the performance and conditions of these assets may deteriorate and that may raise some concern regarding changes to the safety risk profile. Also, running the assets harder in a competitive market requires that closer attention be directed to the safety aspects of equipment. Therefore, there is a need for developing a safety risk assessment methodology that can account for some of these factors and concerns. Hydro One has assessed a number of methodologies to assist in quantifying safety risks associated with the catastrophic failures of transmission station equipment. This paper describes the assessment and its findings. This includes the study assessment methodology, data required, results obtained for some selected station assets and study recommendations
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».