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Enregistrement W2074440952 · doi:10.1115/ipc2004-0362

Spatially Enabled Pipeline Route Optimization Model

2004· article· en· W2074440952 sur OpenAlexaff
S. Raza Wasi, J. Darren Bender

Notice bibliographique

Revue2004 International Pipeline Conference, Volumes 1, 2, and 3 · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline (software)Computer sciencePipeline transportHazardRisk analysis (engineering)Process (computing)Routing (electronic design automation)Operations researchEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An interesting, potentially useful, and fully replicable application of a spatially enabled decision model is presented for pipeline route optimization. This paper models the pipeline route optimization problem as a function of engineering and environmental design criteria. The engineering requirements mostly deal with capital, operational and maintenance costs, whereas environmental considerations ensure preservation of nature, natural resources and social integration. Typically, pipelines are routed in straight lines, to the extent possible, to minimize the capital construction costs. In contrast, longer pipelines and relatively higher costs may occur when environmental and social considerations are part of the design criteria. Similarly, much longer pipelines are less attractive in terms of capital costs and the environmental hazard associated with longer construction area. The pipeline route optimization problem is potentially a complex decision that is most often undertaken in an unstructured, qualitative fashion based on human experience and judgement. However, quantitative methods such as spatial analytical techniques, particularly the least-cost path algorithms, have greatly facilitated automation of the pipeline routing process. In the past several interesting studies have been conducted using quantitative spatial analytical tools for finding the best pipeline route or using non-spatial decision making tools to evaluate several alternates derived through conventional route reconnaissance methods. Most of these studies (that the authors are familiar with) have concentrated on integrating multiple sources of spatial data and performing quantitative least-cost path analysis or have attempted to make use of non-spatial decision making tools to select the best route. In this paper, the authors present a new framework that incorporates quantitative spatial analytical tools with an Analytical Hierarchical Process (AHP) model to provide a loosely integrated but efficient spatial Decision Support System (DSS). Specifically, the goal is to introduce a fully replicable spatial DSS that processes both quantitative and qualitative information, balances between lowest-cost and lowest-impact routes. The model presented in this paper is implemented in a four step process: first, integration of multiple source data that provide basis for engineering and environmental design criteria; second, creation of several alternate routes; third, building a comprehensive decision matrix using spatial analysis techniques; and fourth, testing the alternative and opinions of the stakeholder groups on imperatives of AHP model to simplify the route optimization decision. The final output of the model is then used to carry out sensitivity analysis, quantify the risk, generate “several what and if scenarios” and test stability of the route optimization decision.

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,923

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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations4
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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