Measuring the Effectiveness of Damage Prevention Techniques and Defining the Key Performance Indicators on Damage Prevention Efficiency
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 | 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 découle