A risk‐based methodology to estimate shutdown interval considering system availability
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
This article presents a risk‐based methodology to estimate shutdown inspection and maintenance interval considering system availability. Most inspection and maintenance activities are performed when the plant/unit is in the operational state. However, some inspection and maintenance activities require the plant to be in a nonoperational or shutdown state. In most cases, operating companies adopt a shutdown schedule based on the original equipment manufacturer's (OEM) suggested recommended periods. However, this may not be the best strategy as OEM recommended duration is general and may not reflect the current state of operation. The proposed methodology is unique in the sense that it identifies a shutdown interval by identifying the critical equipment in terms of risk considering availability and safety of the operating unit. It optimizes process plant shutdown interval to minimize the risk (in dollar terms). The Markov process is used to establish the state diagram to calculate system availability. The proposed methodology is comprised of three steps namely, risk‐based equipment selection, shutdown availability modeling of a complex system using the Markov process, and risk‐based shutdown inspection and maintenance interval modeling. It can be applied to process plants such as those for liquefied natural gas processing, petrochemicals, and refineries. The key elements for the success of the proposed methodology are the plant‐specific data and identification of critical equipment. © 2014 American Institute of Chemical Engineers Process Saf Prog 34: 267–279, 2015
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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