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Enregistrement W2084306217 · doi:10.2118/140086-ms

Thermally Compensated Leak Detection Results in Significant Blow Out Preventer (BOP) Testing Efficiencies

2011· article· en· W2084306217 sur OpenAlexaff
C. Mark Franklin, Timothy L. Sargent, C. R. Brown, Geraint Owen, S. Griffith, Jeremy Warwick Osmond, Rick Cully

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeakSoftwareComputer scienceAcceptance testingReliability engineeringVerification and validationSoftware engineeringEngineeringOperating systemOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Operators, service provides, and drilling contractors established an industry consortium to advance the art of leak detection. The initial development focused on software-based testing of BOPs in deepwater. Upon completion of the pilot program on five deepwater rigs, the results exceeded original expectations. The test results proved the software was effective, efficient, and rig friendly. Once the template was filled out, with the click of the "Start" button, the software was completely automated, up to the time of printing the report. Through an iterative and collaborative process a unique solution for the Low Pressure (LP) and High Pressure (HP) tests has been developed. Due to the subjective nature of the Circular Chart Recorder (CCR) methodology for validating a test, a small leak may not be identified for up to 30 minutes into the HP test. With this new methodology, objective identification of a slow leak normally occurs during the LP test in less than three minutes; and a good test (no leak) typically validates in the regulatory agency's minimum holding time requirements. The software provides greater assurances, transparency, and reliability as compared to the CCR. The antiquated CCR is easily manipulated in multiple ways, which is now eliminated. This software provides the industry with a tool for objective, efficient test validation. The software generates simple, clear, concise reports and contains more information as compared to what is currently available. It archives tests in a secure format, and the software allows the users to retrieve and review the tests for any required scrutiny. It also prints the reports to a secured PDF format and archives them. This paper discusses the current state of the development along with the associated benefits. A vision of the application development pipeline for further pressure analysis opportunities is also introduced.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,084 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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