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Enregistrement W1998885828 · doi:10.1115/ipc2008-64065

SmartBall™: A New Approach in Pipeline Leak Detection

2008· article· en· W1998885828 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensPure North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline transportPipeline (software)LeakHazardous wasteLeak detectionLine (geometry)Computer scienceEngineeringWaste managementMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early detection of leaks in hazardous materials pipelines is essential to reduce product loss and damage to the environment. Small undetected leaks can result in very high clean-up costs and have the potential to grow to more serious failures. There are a variety of methods that can detect leaks in pipelines, ranging from manual inspection to advanced satellite based imaging. Typically, most operators opt for a combination of CPM where available, and direct observation methodologies including aerial patrols, ground patrols and public awareness programs that are designed to encourage and facilitate the reporting of suspected leaks. Permanent monitoring sensors based on acoustic or other technologies are also available. These methods can be costly, and none can reliably detect small leaks regardless of their location in the line. SmartBall is a radical new approach that combines the sensitivity of acoustic leak detection with the 100% coverage capability of in-line inspection. The free-swimming device is spherical and smaller than the pipe bore allowing it to roll silently through the line and achieve the highest responsiveness to small leaks. It can be launched and retrieved using conventional pig traps, but its size and shape allow it to negotiate obstacles that could otherwise render a pipeline unpiggable. The SmartBall technology was originally developed and successfully implemented for the water industry, and now refined for oil and gas pipelines over 4-inches in diameter. SmartBall has been proven capable of detecting leaks in liquid lines of less than 0.1 gallons per minute where conventional CPM methods can detect leaks no smaller than 1% of throughput. Development work is continuing to reduce the detection threshold still further. Whereas traditional acoustic monitoring techniques have focused on longitudinal deployment and spacing of acoustic sensors, the SmartBall uses only a single acoustic sensor that is deployed inside the pipeline. Propelled by the flow of product in the pipeline, the device will record all noise events as it traverses the length of the pipeline. This allows the acoustic sensor to pass in very close proximity to any leak whereby the sensor can detect very small leaks, whose noise signature can be clearly distinguished from any background noise.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,156 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

En bref

Citations56
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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