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Enregistrement W2046348649 · doi:10.1115/ipc2014-33578

Evaluation of New In-Ditch Methods for Measurement and Assessment of External Corrosion

2014· article· en· W2046348649 sur OpenAlexaff
Pablo Cazenave, Katina Tiñacos, Ming Gao, Richard Kania, Rick Wang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensTransCanada (Canada)
Organismes subventionnairesTexas A and M University
Mots-clésRepeatabilityCorrosionReliability (semiconductor)Reliability engineeringPipeline (software)SoftwareComputer sciencePipeline transportProfiling (computer programming)EngineeringMaterials scienceMechanical engineeringMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New technologies for in-ditch non-destructive evaluation were lately developed and are becoming of mainstream use in the evaluation of external corrosion features for both In-Line-Inspection performance evaluation and pipeline integrity assessment. However, doubt was cast about the reliability and repeatability of these new technologies (hardware and processing software) when compared with those used in the traditional external-corrosion in-ditch measurement and the reliability of the pipeline integrity assessment calculations (PBurst) embedded in their software when compared with industry-wide accepted calculation methods. Therefore, the primary objective of this study is to evaluate the variation and repeatability of the measurements produced by these new technologies in corrosion feature profiling and associated PBurst calculations. Two new 3D scanning systems were used for the evaluation of two pipe samples removed from service which contain complex external corrosion features in laboratory. The reliability of the 3D scanning system in measuring corrosion profiles was evaluated against traditional profile gage data. In addition, the associated burst pressures reported by the systems were compared with results obtained using industry-widely used calculation methods. Also, consistencies, errors and gaps in results were identified. In this paper, the approach used for this study is described first, the evaluation results are then presented and finally the findings and their implications are discussed.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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