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Enregistrement W2068795619 · doi:10.1115/ipc2014-33020

Evaluation of Maximum Velocity Limit Criteria in High Pressure Natural Gas Systems

2014· article· en· W2068795619 sur OpenAlexaffabout
C. Hartloper, K. K. Botros, Larry Jensen, A. Tse

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFlow Measurement and Analysis
Établissements canadiensTransCanada (Canada)Nova Chemicals (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural gasFlow velocityEnvironmental scienceMetreLimitingNoise (video)AcousticsFlow measurementPipeline transportFlow (mathematics)Marine engineeringMechanicsEngineeringPhysicsComputer scienceMechanical engineeringEnvironmental engineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the gas transmission industry, standards such as API 14E, IGEM/TD/1 and IGEM/TD/13 limit the maximum velocity through existing pipeline and measurement facilities. However, in these standards it is unclear what the consequences of exceeding the velocity limits are. In this paper, six potential velocity limiting factors were identified: pressure loss, flow generated pulsations, pipe-wall erosion, audible noise, acoustic-noise-induced fatigue and filtration/separation equipment. These six factors were evaluated in the context of velocity increases through a case study meter station on the TransCanada pipeline in Ontario. It is found that, generally, side-branch generated pulsations and audible noise are the most limiting factors to increases in velocity, while the pressure loss across the meter station and filtration/separation equipment compatibility should be considered when increasing gas velocity. Pipe-wall erosion and acoustic-noise-induced fatigue should not be a concern when increasing the gas velocity, particularly for typical natural gas that complies with applicable pipeline specifications. For the case study meter station in its normal operating configuration, increases up to two times the current highest flow rate through the meter station show no major concerns, even though the gas velocity exceeds the limits imposed by the above-mentioned standards at most locations throughout the meter station.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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