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Enregistrement W2082954011 · doi:10.1115/ipc2002-27242

A Hazard and Risk Management System for Large Rock Slope Hazards Affecting Pipelines in Mountainous Terrain

2002· article· en· W2082954011 sur OpenAlexaff
Michael J. Porter, Alex Baumgard, K. Wayne Savigny

Notice bibliographique

Revue4th International Pipeline Conference, Parts A and B · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensBGC Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHazardTerrainNatural hazardPipeline transportHazard analysisMining engineeringPipeline (software)TraverseEnvironmental scienceEngineeringGeologyReliability engineeringGeographyCartographyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pipelines and other linear facilities that traverse mountainous terrain may be subject to rock fall and rock slide hazards. A system is required to determine which sites pose the greatest hazard to the facility. Once sites are ranked according to hazard exposure, a risk management program involving inspection, monitoring, contingency planning and/or mitigation can be implemented in a systematic and defensible manner. A hazard rating methodology was developed to identify and characterize rock slope hazards above a South American Concentrate Pipeline, and to provide a relative ranking of hazard exposure for the pipeline, an access road and operational personnel. The rating methodology incorporates the geometry of the right-of-way, estimated pipe depth, staff and vehicle occupancy time, failure mechanism and magnitude, and the annual probability of hazard occurrence. This information is used in a risk-based framework to assign relative hazard ratings within rock slope sections of relatively uniform hazard exposure. This paper outlines a general framework for natural hazard and risk management along linear facilities, describes the rock slope hazard rating methodology, and illustrates how the system was applied along a South American Concentrate Pipeline.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,759

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · 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
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

Citations3
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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