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Enregistrement W1993788402 · doi:10.1109/pes.2006.1709289

Assessment of asset safety risk for transmission stations

2006· article· en· W1993788402 sur OpenAlexaff
G. Hamoud, J. Toneguzzo, Chuck Yung, A. C. Wong

Notice bibliographique

Revue2006 IEEE Power Engineering Society General Meeting · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Reliability and Maintenance
Établissements canadiensHydro One (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisk analysis (engineering)Asset (computer security)Risk assessmentSafety standardsContext (archaeology)ElectricityHazardous wasteBusinessElectric utilityElectric power industryOperations managementEngineeringComputer scienceComputer securityReliability engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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