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Enregistrement W2051968178 · doi:10.1115/ipc2014-33375

External Pipeline Leak Detection Based on Fiber Optic Sensing for the Kinosis 12″–16″ and 16″–20″ Pipe-in-Pipe System

2014· article· en· W2051968178 sur OpenAlexaff
Carlos Borda, Dana DuToit, Harry Duncan, Marc Niklès

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline transportOverheating (electricity)Leak detectionLeakOptical fiberSCADAPipeline (software)ALARMBoiler (water heating)Petroleum engineeringComputer scienceMarine engineeringEnvironmental scienceReal-time computingAutomotive engineeringEngineeringMechanical engineeringElectrical engineeringWaste managementTelecommunicationsEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concern of the pipeline industry and general population for a safe and green environment is higher than ever. This highlights the need for efficient leak detection to prevent environmental catastrophes and operational disruption. Therefore, accurate techniques to detect and locate very small leaks that could develop into larger leaks are a valuable asset for the construction of key pipelines. External pipeline leak detection systems based on distributed fiber optic sensing emerge as the most appropriate solution for automatic detection and localization of very small leaks. In the case of the Kinosis pipeline system, two 11km Electrically Heat Traced Pipe-In-Pipe (EHTPIP) pipelines have been built between the Nexen Long lake upgrader and Nexen Kinosis SAGD facilities. The fiber optic sensing cable is directly in contact with the EHTPIP external surface. These pipelines carry Produced Emulsion and Boiler Feed Water at temperatures as high as 120°C and 150°C respectively. The fiber optic distributed sensing system provides temperature feedback information to the operator, not only in operation and in case of a leak but also when the Electrical Heat Trace system is turned on; in this case, the monitoring system can detect and locate overheating problems and/or signs of heating failures. In the case of a leak, the outer temperature of the pipeline will increase; this will automatically be detected and monitored by the DITEST temperature monitoring system and will trigger an alarm to the Nexen LONG LAKE upgrader SCADA system for that specific location. Furthermore, the combination of fiber optic distributed monitoring with the PIP technology enables to detect and locate a leak in the inner pipeline at a very early stage, therefore avoiding any environmental damage (the leak is still contained by the outer PIP tube) and giving time to the pipeline operator to plan a sectional replacement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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