Online Detection of Coiled Tubing Anomalies on a Small Scale for Safe CT Operations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since the combination of measuring fatigue and corrosion in one system would be ideal but not possible for now, the best way to ‘guard’ the coiled tubing's integrity before or during operation, is to detect corrosion or other anomalies in a very early stage. Calculations on form and depth of CT anomalies to predict its growth and behavior still turn out to be very difficult. This means online detecting on a very small scale would give you a better and immediate view on the growing speed of anomalies and thus your total decay of the CT string. ROSEN does this by means of her well-known knowledge in the Magnetic Flux Leakage principle and her 20+ years experience in pipeline inspections. For Hibernia Canada we introduced a new feature in our software concentrating on corrosion finding and wall thickness. We have divided the wall thickness into 9 different wall thickness part sections around the circumference. This means a more precise indication (and therefore better resolution) of the wall thickness part (40° coverage each), which could contain a wall thinning including its clock position. Mechanical damage, corrosion parts or pits as small as approx 0.3mm (0.01″) in depth can now be detected!
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».