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Enregistrement W2073205141 · doi:10.2118/147205-ms

Materials Selection: A Systems Engineering Approach

2011· article· en· W2073205141 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensGibson Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelection (genetic algorithm)Material selectionProcess (computing)SubseaRisk analysis (engineering)Computer scienceScheduleSustainabilityConstruction engineeringMaterials processingSystems engineeringBiochemical engineeringProcess engineeringEngineeringBusinessMaterials scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Subsea and topsides materials selection is becoming a vital part in the development and long term sustainability of deepwater oil and gas production facilities. Increasing challenges associated with capital and operating cost constraints, schedule compression, remote locations, and the need to deploy materials ever closer to their known limits makes fit for purpose materials selection a complex and difficult issue that crosses many different discipline boundaries. Materials selection is primarily governed by corrosion engineering principles and applied chemical inhibition practices, and then by project specifics. However, there are two different practices that are generally followed that dictate how materials are ultimately selected. The first is by a standard materials selection process using guidance such as that provided in NORSOK M-001, and the second is by using a more informal system with limited guidance that involves individually selecting materials for a specific project. In actuality, the materials selection process is a combination of both. The selection process to identify which materials are considered appropriate is routine and straightforward and is dictated by various corrosion parameters and associated risks. Often this high-level assessment does not appropriately address project specifics, so causing the final material selections to be substantially different from those initially proposed. One of the specific items that often drives this change in materials selection philosophy is the use of chemical inhibitors for corrosion inhibition and the perceived feasibility and level of risk associated with this. Use of a systems engineering approach to material selection can be used beneficially as a process that accelerates the determination and initial optimization of the materials, and the selection of chemicals and their injection locations, and associated monitoring methods and locations in a given topsides, subsea or water injection system design. This process can also be used to address management of change items more readily because alternate materials, chemicals, and injection locations are either already determined or can be rapidly identified by the selection process. The use of a systems engineering approach to materials selection has been instrumental in reducing and/or eliminating risks to ensure maximum productivity and longevity of deepwater production and injection systems while accommodating the unique factors pertaining to each individual project.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,174 · 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