KOC’s Integrity Management Program for Non-Piggable Pipelines: A Case Study
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
More than half of the world’s oil and gas pipelines are classified as non-piggable. Pipeline operators are becoming aware there are increased business and legislative pressures to ensure that appropriate integrity management techniques are developed, implemented and monitored for the safe and reliable operation of their pipeline asset. The Kuwait Oil Company (KOC) has an ongoing “Total Pipeline Integrity Management System (TPIMS)” program encompassing their entire pipeline network. In the development of this program it became apparent that not all existing integrity management techniques could be utilized or applied to each pipeline within the system. KOC, upon the completion of a risk assessment analysis, simply separated the pipelines into two categories consisting of piggable and non-piggable lines. The risk analysis indicated KOC’s pipeline network contains more than 200 non-piggable pipelines, representing more than 60% of their entire pipeline system. These non-piggable pipelines were to be assessed by utilizing External Corrosion Direct Assessment (ECDA) for the threat of external corrosion. Following the risk analysis, a baseline external corrosion integrity assessment was completed for each pipeline. The four-step, iterative External Corrosion Direct Assessment (ECDA) process requires the integration of data from available line histories, multiple indirect field surveys, direct examination and the subsequent post assessment of the documented results. This case study will describe the available correlation results following the four steps of the DA process for specific non-piggable lines. The results of the DA program will assist KOC in the systematic evaluation of each individual non-piggable pipeline within their 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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