Field Validation of a Dynamic Model for an MFL ILI Tool in Gas 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
Movements of pigs in gas pipelines are subject to more stringent parameters than that in liquid pipelines, predominantly due to the compressibility of gas. This is accentuated when the pig has to negotiate an upward inclination in the section of the pipeline, where the gravity force due to its weight can compromise the driving pressure drop across it. On a downward slope, a pig can accelerate to a velocity higher than the maximum required for the proper operation the instrumentation (which is typically around 5 m/s). On the other hand, in-line inspection tools often face challenges at wall thickness transitions or bends. The ability to accurately predict the functional performance of pigs is vital in the design and operation of pipelines and their associated pigging programs. The present paper provides a general formulation for the motion of pigs in an inclined pipeline section, taking into account effects of gas properties, wall friction, by-pass flow for speed control, differential pressure across the pig, seal efficiency, and gap flows, among other parameters. Comparison between model prediction and actual data from pigging a 158 km NPS 18 gas pipeline on TransCanada’s pipeline system in Alberta, Canada is presented. The elevation profile along this pipeline contains both positive (upward) and negative (downward) slopes. This is a lateral line which features 28 gas receipt points along the line, all were feeding in gas during the pigging program. Good agreement between model prediction and field data is demonstrated within ± 8% of St. Deviation. Example of a problem occurring at wall thickness transition at a valve section is demonstrated by a sudden stop of an MFL tool followed by a shootout at a higher velocity once the pressure is built up behind it.
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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 | 0,000 | 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 découle