Probability of Exceedance (POE) Methodology for Developing Integrity Programs Based on Pipeline Operator-Specific Technical and Economic Factors
Notice bibliographique
Résumé
With the availability of in-line inspection data, pipeline operators have additional information to develop the technical and economic justification for integrity verification programs (i.e. Fitness-for-Purpose) across an entire pipeline system. The Probability of Exceedance (POE) methodology described herein provides a defensible decision making process for addressing immediate corrosion threats identified through metal loss in-line inspection (ILI) and the use of sub-critical in-line inspection data to develop a long term integrity management program. In addition, this paper describes the process used to develop a Corrosion In-line Inspection POE-based Assessment for one of the systems operated by TransGas Limited (Saskatchewan, Canada). In 2001, TransGas Limited and CC Technologies undertook an integrity verification program of the Loomis to Herbert gas pipeline system to develop an appropriate scope and schedule maintenance activities along this pipeline system. This methodology customizes Probability of Exceedance (POE) results with a deterministic corrosion growth model to determine pipeline specific excavation/repair and re-inspection interval alternatives. Consequently, feature repairs can be scheduled based on severity, operational and financial conditions while maintaining safety as first priority. The merging of deterministic and probabilistic models identified the Loomis to Herbert pipeline system’s worst predicted metal loss depth and the lowest safety factor per each repair/reinspection interval alternative, which when combined with the cost/benefit analysis provided a simplified and safe decision-making process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».