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Enregistrement W2054805226 · doi:10.1115/ipc2014-33217

Condition-Based Optimal Maintenance Decision Modeling for Corroding Natural Gas Pipelines

2014· article· en· W2054805226 sur OpenAlex

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.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensTransCanada (Canada)Western University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline transportInterval (graph theory)Reliability engineeringSizingIntegrity managementReliability (semiconductor)Optimal maintenancePipeline (software)Process (computing)Natural gasParametric statisticsGamma processComputer scienceEngineeringPower (physics)Mechanical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the optimal timing of the first inspection for newly-built onshore underground natural gas pipelines with respect to external metal-loss corrosion by considering the generation of corrosion defects over time and time-dependent growth of individual defects. The non-homogeneous Poisson process is used to model the generation of new defects and the homogeneous gamma process is used to model the growth of individual defects. A realistic maintenance strategy that is consistent with the industry practice and accounts for the probability of detection (PoD) and sizing errors of the inspection tool is incorporated in the investigation. Both the direct and indirect costs of failure are considered. A simulation-based approach is developed to numerically evaluate the expected cost rate at a given inspection interval. The optimal inspection interval is determined based on either the cost criterion or the safety criterion. An example gas pipeline is used to examine the impact of the cost of failure, PoD, and the excavation and repair criteria on the optimal inspection interval through parametric analyses. The results of investigation will assist engineers in making the optimal maintenance decision for corroding natural gas pipelines and facilitate the reliability-based corrosion management.

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 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 enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,490

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 GPT0,241
Écart entre enseignants0,231 · 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