Application of Probabilistic Methods for Predicting the Remaining Life of Offshore Pipelines
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.
Notice bibliographique
Résumé
When offshore pipelines are approaching the end of their design life or have gone beyond their design life, their condition could possibly threaten oil flow continuity (through leak or rupture) as well as become a potential safety or environmental hazard. Some of the pipelines may show signs of deterioration and ageing due to corrosion, cracking or other damage mechanisms. Any assets, such as the pipeline, may be desired to continue transporting hydrocarbons beyond its design life due to increased oil and gas demand, due to unforeseen increased oil and gas reserves, or due to upgrade where additional assets are tied-into the existing pipeline system. Other situations may force operators to maintain the pipeline’s design life in spite of premature ageing of the pipe wall caused by the increased corrosion growth or other anomalies. Hence, there may be a need to assess the remaining life of pipeline in order to determine if it is capable of coping with current and future operational demand. The first task in the assessment process is to identify degradation mechanisms and their rate of growth, then estimate uncertainties in the collected data concerning pipeline flaw geometry, pipeline mechanical properties and operating characteristics. Based on the collected data and the assessment, the probability and consequence of failure can be determined. The remaining life of a pipeline is the time it takes the pipeline to fail or exceed the target failure probability. This paper presents a methodology for assessing the condition of ageing pipelines and determining the remaining life that supports extended operation without compromising safety and reliability. Applying this methodology would facilitate a well-informed decision that enables decision makers to determine the best strategy or adequate course of action for assessing and maintaining the integrity of ageing pipelines.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle