Dealing With Knowledge Uncertainties in Pipeline Reliability Based Design and Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge uncertainties result from limitations of the data and other information required to define parameters that are used in estimating reliability with respect to a given failure threat. The parameters affected typically represent distribution parameters of input random variables used in the calculation; for example, the mean corrosion growth rate for a given pipeline segment. Knowledge uncertainties are distinct from randomness, which is typically manifested in variations in the basic input parameters affecting a given limit state; for example, variations in the excavator force applied to the pipeline in different impact events. Randomness is reflected in the probability distributions used to model the input variables affected and is automatically built into the reliability estimate. However, the reliability estimate is conditional on the values used for parameters affected by knowledge uncertainty. Since these parameters can take a range of values with different probabilities, knowledge uncertainty is best represented as a distribution or confidence interval on the calculated failure probability. Two approaches are proposed to deal with knowledge uncertainties in Reliability Based Design and Assessment (RBDA) applications in which design and operational choices are accepted if they meet a specified reliability target. The first is a formal approach in which reliability targets must be met with a specified level of confidence (e.g. meet the reliability targets with 90% confidence). The second approach is an informal one in which a single conservative value is used for each parameter affected by knowledge uncertainties. Although this approach relies on the judgment of the user, it has the advantage of being simple. In the context of standardizing RBDA, it is recommended that epistemic uncertainty be identified as an important issue that must be considered in demonstrating compliance. It is also recommended that both formal and informal approaches be permitted as viable means of accounting for epistemic uncertainty. The informal approach should be included as a minimum requirement, whereas the formal approach should be presented as an option. This recommended strategy addresses epistemic uncertainty without creating a significant obstacle to the application of RBDA.
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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 | 0,022 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».