MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2002933581 · doi:10.1002/prs.10178

A model for estimating the probability of missile impact: Missiles originating from bursting horizontal cylindrical vessels

2006· article· en· W2002933581 sur OpenAlexafffund
Ravi Pula, Faisal Khan, Brian Veitch, Paul Amyotte

Notice bibliographique

RevueProcess Safety Progress · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensDalhousie UniversityMemorial University of NewfoundlandMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMissileDomino effectProcess (computing)Interval (graph theory)TrajectoryReliability engineeringRange (aeronautics)EngineeringMonte Carlo methodSimulationComputer scienceSAFERAerospace engineeringComputer securityStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Past explosion events in process facilities have centered attention on the fact that missiles generated as the result of vessel fragmentation pose significant risk to personnel and process equipment and can trigger knock‐on or domino effects in industrial accidents. To promote the design of inherently safer facilities—and to enable more effective mitigation and control measures with respect to missile risks—it is necessary to perform missile risk analysis studies at the early design phase. To aid in such an analysis and to predict domino scenarios, it is essential to have models that can quantify (1) the probability of a missile impact on a target and (2) the consequences of the probable impact. In the present work, we propose a model to quantify the probability of missiles that originate from bursting horizontal cylinders, having an impact on spherical target vessels located in a process area. Although previous investigations on the quantification of missile impact probability were based on a single‐scenario approach, the current model is based on two credible scenarios. The model is built on the concept of a vulnerable area (VA), defined as the probable impact zone sketched around the target object. The concept of an effective range interval (ERI) was adopted and was extended by introducing an effective trajectory interval (ETI) and effective orientation interval (EOI). The uncertainties in the model parameters were addressed by means of Monte Carlo sampling approach. A case study is used to evaluate the performance of the proposed model. The case study uses a grid‐based approach (GBA) to provide interactive contour plotting of the missile impact probabilities over a defined process area. © 2006 American Institute of Chemical Engineers Process Saf Prog, 2007

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,319 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProcess Safety ProgressMême sujetRisk and Safety AnalysisTravaux en français237 207