Implementation of an Integrity Management Strategy to Optimize Future Inspection, Maintenance and Rehabilitation Activities
Notice bibliographique
Résumé
A Canadian pipeline company operates a 12 inch, nominal wall thickness 5.08mm and 25 km long partially buried insulated pipeline that transports hot liquid oil from an oil refinery, supplying product to a customer in Canada. In addition to the economic importance, this pipeline crosses a city intersecting several high consequence areas (HCA’s). Therefore ensuring the public safety and reliability of the pipeline is critical. One of the primary threats to the integrity of the system is external corrosion associated with areas of damage to the yellow jacket external coating. In buried sections this is due to a combination of water ingress in the damaged coating and CP shielding in these localized areas. The above ground sections are at a higher risk since they are open to the environment and any water ingress can be replenished. This corrosion mechanism can lead to potentially high corrosion rates. Such localized damage is difficult or impossible to detect in above-ground surveys. In addition to routine above-ground surveys and site examinations, high resolution in-line inspection is a key component of the pipeline operator’s overall integrity management strategy. It is conducted at appropriate frequencies to confirm the condition of the pipeline and to optimize maintenance plans to ensure the future safe, reliable and cost effective operation of the pipeline. To date three in-line inspections have been conducted on this pipeline. This paper presents an innovative technique for conducting a detailed corrosion growth comparison of the three inspection data sets and demonstrates the practical use of this methodology to optimize the future integrity management strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».