Incorporating Environmental Considerations Into Pipeline Integrity Management Programs
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s extensive pipeline grid can be traced back to the 1950s when major crude oil and natural gas finds in western Canada led to the construction of large pipeline systems [1]. Some of the currently operating pipelines in Canada have been operating for over 60 years. With the objective of ensuring that pipelines are suitable for continued reliable, safe and environmentally responsible service, the National Energy Board (NEB) issued the Onshore Pipeline Regulations (OPR) in 1999 (OPR-99) mandating pipeline companies to develop and implement Integrity Management Programs (IMPs). The OPR-99 allows pipeline companies to tailor the content of the IMPs to particular circumstances. From a life cycle perspective, the majority of pipeline IMPs involve inspection and testing, data management and interpretation, risk assessment, integrity or engineering assessment and pipeline repairs. Despite the evident benefits of implementing IMPs, conducting pipeline repairs can also trigger environmental concerns and permitting requirements. Developing effective Environmental Protection Plans (EPPs) and obtaining federal and provincial environmental permitting in sensitive areas can be time consuming and costly. If these factors and costs are not incorporated to the planning process they can create subsequent delays and financial burdens. Additionally, implementing environmental management practices throughout the life cycle of IMPs will aid pipeline companies in managing environmental issues systematically and effectively while enhancing environmental stewardship and corporate social responsibility. Including environmental setting considerations, identifying regulatory requirements and conducting stakeholder engagement during the earliest stages and throughout the IMP is essential to ensure the sustainability of the Program. This paper describes an integrated management system which incorporates environmental considerations throughout the overall IMP and a strategic approach to information management.
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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 ».