Natural Hazard Database Application: A Tool for Pipeline Decision Makers
Notice bibliographique
Résumé
Trans Mountain Pipe Line Company Ltd. (TMPL) owns and operates an 1146 km NPS 24 low vapor pressure petroleum products pipeline between Edmonton, Alberta and Burnaby, British Columbia. In 1998 TMPL retained BGC Engineering Inc. (BGC) to start a three-phase geotechnical and hydrotechnical hazard assessment of the right of way (ROW) from Hinton, Alberta to Kamloops, British Columbia. As part of this work GroundControl was asked to develop an electronic database with which to capture the information generated by BGC during the hazard assessment work. This paper describes the development and evolution of the database application that accompanied the study to quantitatively assess and prioritize the geotechnical and hydrotechnical hazard potential along the pipeline. This paper describes how the database provides TMPL employees across British Columbia and Alberta access to the current results of the hazard assessment plus supporting information such as multi-temporal images and internal and 3rd party reports about the pipeline. The purpose of the database and the unique architecture and functionality that accommodates ongoing monitoring and inspections of slopes and stream crossings is provided. Database security, access, and information sharing unique to TMPL are also described. Benefits and costs of the application plus technical and business challenges overcome by TMPL, BGC, and GroundControl are discussed. Recommendations from TMPL and GroundControl for similar information management initiatives are provided and future work is described. This paper is targeted to pipeline managers who are looking for economical, practical, and innovative information management solutions for managing their natural hazards.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».