Valve Placement and Operation for Liquid Transmission Pipelines: A Risk Reduction Tool
Notice bibliographique
Résumé
The Intelligent Valve Placement (IVP) approach has been developed to incorporate risk (defined as likelihood × consequence) reduction techniques to identify optimum locations for sectionalizing (block) valves along existing or new petroleum transmission pipelines. This process aims to optimize valve placement based on risk reduction rather than current rule-of-thumbs and regulatory requirements. It may result in cost reduction and cost optimization through efficient valve placement while meeting required regulations. This approach incorporates risk through reduction of consequence, which is achieved by reducing the potential spill volumes and impact to sensitive areas in an iterative manner. With the use of consequence reduction strategies, this paper demonstrates that valve placement and operability decisions on both new or existing pipelines can be made to optimize the location of valves and provide for a safer pipeline. Although this process is highly consequence driven, there are opportunities to incorporate likelihood drivers. Equations have been developed that quantify consequence reduction and allow for determination of an optimal valve placement design. Application of this technique to pipelines in the United States is presented and the limitations of this method addressed. Although this technique is valid anywhere, this approach is in line with the requirement from the U.S. Department of Transportation to examine the placement of emergency flow restricting devices as per the High Consequence Area ruling and the requirements set forth by the Canadian Standards Association regarding remote operation of valves in Canada consistent with “extraordinary hazard” determinations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».