Measuring the Effectiveness of Damage Prevention Techniques and Defining the Key Performance Indicators on Damage Prevention Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Pipeline operators expend substantial efforts to develop, implement, and audit their Public Awareness and Pipeline Damage Prevention Programs. While the rate of pipeline damage incidents from third-party and outside force impacts has progressively declined over a period of several decades, these events remain a high priority for the pipeline industry and external stakeholders. There are multiple management and communications tools that are used to support Damage Prevention programs for energy transmission pipeline operations. These tools are applied to large pipeline systems that cross a range of geographic, population, and regulatory boundaries. These factors make it challenging to determine the effectiveness of the individual tools applied for damage prevention for energy transmission pipeline systems. This paper present the results of research performed through Pipeline Research Council International, Inc. (PRCI) to measure and quantify the effectiveness of the various damage prevention tools and techniques as they apply to energy transmission pipeline systems. The project focuses on data collection through a web-based platform to provide the basis to establish a set of Key Performance Indicators (KPIs) for assessing the effectiveness of the methods and techniques that are used as standard practices by most pipeline operators in their damage prevention programs. The research includes development of a consistent and systematic process and database for collecting information on damage and “near hit” incidents that are recorded by pipeline operators. Fault-tree analysis of these data is expected to show where improvements can be made (e.g., one-call center, ticket handling, operator response, contractor cooperation and diligence, locating and marking, monitoring). Improvements will be measured by PRCI by capturing and analyzing the data over a multi-year period. The key output of the project will be metrics that demonstrate which damage prevention activities are more effective in reducing impacts and “near hits” to pipelines and which activities positively contribute to the safe operations of the pipeline system.
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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 | 0,029 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».