Large Scale Test Apparatus to Test External Leak Detection Technologies
Notice bibliographique
Résumé
When it comes to evaluating traditional computational leak detection technologies pipeline operators have a suite of simulated testing methods available. In the last several years however External Leak Detection Technologies have become more mature and potentially could provide operators with another layer of leak detection with more sensitivity than seen in traditional methods. The challenge with these technologies is in the evaluation of their sensitivity, reliability, and robustness. ENBRIDGE INC (Enbridge) and C-FER Technologies 1999 Inc. (C-FER) begun a comprehensive study to assess the state-of-the-art external, continuously distributed sensors for leak detection in early 2012. Initially, a technology review was undertaken to identify commercial, off-the-shelf technologies with the potential to detect small leaks of oil from buried pipelines. From this literature review, four technologies were identified; Distributed Temperature Sensing (DTS), Distributed Acoustic Sensing (DAS), Vapor Sensing Tubes (VST), and Hydrocarbon Sensing Cables (HSC). All four methods require proprietary materials and technology, which have had limited independent testing efforts to date. To evaluate these four leak detection methods and their vendors in an objective way, Enbridge and C-FER initiated the design and construction of a large-scale External Leak Detection Experimental Research apparatus (ELDER) that can accommodate a full-size segment of pipeline within a trench, at the same scale used in pipeline construction in North America. An instrumented pipe segment is buried in the trench with sensing cables laid alongside. The apparatus generates leaks with controlled variables including rate, pressure and temperature, and at various locations to accurately represent pipeline leaks. This paper summarizes the literature review on the four selected leak detection technologies that were identified as candidates for large-scale evaluation. The discussion will also include features of the ELDER apparatus, and re-engineered pipeline construction techniques that were required to accurately represent a full-scale pipeline trench within a laboratory environment.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».