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Enregistrement W2053379993 · doi:10.1115/ipc2014-33462

High Energy Natural Gas Internal Corrosion Susceptibility Analysis

2014· article· en· W2053379993 sur OpenAlex
D.E. Owen, Simon Schapira

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensPetroleum Technology Alliance Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural gasCorrosionPipingPipeline transportPetroleum engineeringEnvironmental sciencePipeline (software)Internal pressureWaste managementMaterials scienceEnvironmental engineeringMetallurgyEngineeringMechanical engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alliance Pipeline operates an integrated Canadian and U.S. high-pressure, rich natural gas transmission pipeline system. Rich natural gas pipelines are unique in that the product transported in these pipelines contains greater amounts of higher molecular weight hydrocarbons than would be transported in a dry natural gas pipeline. The specifications for gas quality however are very similar and require the product to contain less than sixty five mg/m3 water, no free liquids and/or objectionable materials such as bacteria, ashphaltene, gum, etc. The acid gases, carbon dioxide and hydrogen sulphide, are also required to be below certain values (see Table 1). Corrosion is not expected to occur under these conditions due to the lack of free water available for the development of an electrochemical corrosion cell. However, there are instances where the gas quality may vary and this gas enters facility piping for short periods of time. A method has been developed by Pipeline Research Council International (PRCI) to determine the internal corrosion susceptibility for dry gas natural gas pipelines but there are currently no industry accepted models which determine the internal corrosion susceptibility for high energy natural gas (HENG) pipeline systems. Accordingly, it is important for operators of pipelines with high energy natural gas (HENG) to collect and analyze these off specification events and develop a method to determine the relative impact on internal corrosion susceptibility. It is perhaps more important for operators to use this method to develop a strategy to prioritize facility piping for inspection and confirm the absence of internal corrosion. An Internal Corrosion Susceptibility Assessment (ICSA) method has been developed for HENG which considers off specification water, carbon dioxide, and hydrogen sulphide contents in the HENG. The analysis has been enhanced to also consider low temperature operation and hydrocarbon dew-point variations. The model has been effectively trialed over the last number of years to prioritize inspections and has been further tested against PRCI research and models developed for dry gas internal corrosion susceptibility. All internal corrosion models need to identify free water as prime contributor to susceptibility, thus the subject model is considered adaptable to other gas pipeline systems. This paper discusses the methods used to develop the model, the challenges encountered and results of the field inspections conducted.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,194 · 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