MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2065337104 · doi:10.1115/ipc2014-33656

An Approach for Prioritizing Pipeline Water Crossings (WC) for Effective Mitigation and Monitoring

2014· article· en· W2065337104 sur OpenAlexaff
Jeff Barry, Rafael G. Mora, Brian Carlin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensImperial Oil (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline transportPipeline (software)Flood mythIdentification (biology)Environmental scienceChannel (broadcasting)Computer scienceRisk analysis (engineering)Hydrology (agriculture)Environmental resource managementEngineeringEnvironmental engineeringGeographyGeotechnical engineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides an approach for assessing and classifying riverine pipeline crossings to prioritize effective mitigation and monitoring. These processes require understanding of and accounting for channel processes, river dynamics, geomorphic principals and soil mechanics to estimate bed scour and bank erosion degradation mechanisms at water crossings and their potential effects on the pipeline. The intent of this paper is to share generic experiences in ranking water crossings based on their susceptibility to and identification of integrity threats under multiple existing and future hydrologic scenarios causing potential for pipeline exposure, spanning or damage. The intent is not to present or provide an analysis or review of the various methods for estimating channel bed or bank erosion. The details of such calculations are highly site specific and a variety of both qualitative and quantitative methods can be applied depending upon available site data, and as such, are outside the scope of the work presented here. Pipelines are static features within a dynamic environment with rivers and floodplains representing some of the most active areas within a landscape. Rivers can change course, migrate, deepen, and widen slowly over time or suddenly during large flood events. These hydrologic effects can impact existing pipelines thereby putting pipelines at risk for damage or failure. Understanding how rivers alter the landscape and transport water and sediment from the mountains to the sea provides a framework for realizing the potential toll that riverine changes can have on pipeline infrastructure. Further, integrating analysis of how rivers at specific pipeline crossing locations are likely to change can increase the effectiveness in protecting the environment during the design, construction, operation and integrity management of pipelines at river crossings. The paper provides an approach comprised of five (5) stages: 1. WC Inventory and Desktop Data Gathering 2. Screening Process: Preliminary WC Classification 3. Detailed Assessment 4. Final WC Classification, Prioritization, and Risk Assessment 5. Development of Mitigation and Monitoring Strategies This paper also presents two (2) case studies illustrating how assessing the geomorphic condition and processes of the river system being crossed by pipelines provides for a better understanding of susceptibility to existing hydro-geotechnical threats to the pipeline as well as the susceptibility for flood-related forces in the future. The first case study illustrates how changes to a river’s cross section as a result of construction activities upstream of a pipeline water crossing can cause significant and potentially damaging impacts, downstream. The second case study reinforces the importance of understanding the history of watershed and channel changes over time, both at the specific water crossing location, but also both upstream and downstream from the crossing itself to be able to identify and understand all potential threats to pipelines located within rivers and floodplains. A method for assessing and classifying the magnitude and probability of flood related risk at each case study is discussed. These cases are presented as generic examples for educational purposes only as every pipeline has its own specific characteristics conditions with jurisdiction-specific regulatory requirements requiring process customization and enhancements.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHydrology and Sediment Transport Processes→Travaux en français237 207→