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Enregistrement W2087390604 · doi:10.1115/power2014-32208

Maintaining High Energy Piping Integrity With Unit Specific Strategic Planning

2014· article· en· W2087390604 sur OpenAlexaboutno aff
Pamela Hamblin-Smoske

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipingRisk analysis (engineering)Reliability engineeringPreventive maintenanceUnit (ring theory)EngineeringComputer scienceBusinessMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-energy piping systems are essential to the safe and cost-effective operation of power plants. The propensity for piping failures increases with the age of the systems involved. Prolonged operation, particularly at elevated temperatures, may result in metallurgical degradation which in-turn increases the potential for cracking and crack propagation until a final failure stage is reached by the component. As a result, power plant operators have become increasingly cognizant of the importance of condition assessment evaluations for high-energy piping systems. Power plant operators are faced with specific challenges to maintain the integrity of their high energy piping systems including the reduction of onsite engineers, aging workforces, equipment, and the need to remain competitive in a challenging global energy market. Plant managers are routinely faced with the complex task of evaluating the current condition of their equipment, forecasting outage budgets and schedules, and performing risk assessments. Additionally, insurance companies are increasingly requiring inspection and maintenance records that are not always up-to-date or readily available. The solution to strategically maintaining the integrity of high-energy piping systems involves taking a comprehensive approach to piping management utilizing unit specific operational training, advanced data management, strategic inspection, maintenance and replacement prioritization. Implementing this comprehensive approach has resulted in avoiding both catastrophic and leak type failures for plant managers that have adopted this strategy. Implementing a unit specific, targeted plan enables utility owners and operators to succeed in today’s competitive market by increasing the unit’s reliability and availability without sacrificing safety or environmental standards. Thielsch Engineering, Inc. hosts over 30 years of advanced engineering experience and provides extensive services to more than 150 power plants each year. Our firm is also the creator and proprietary owners of the 4 SYTE System Strategies that is currently operating in more than 60 power plants throughout the U.S. and Canada. We are an employee-owned company with 425 partners who are dedicated to best practices and customer service is a priority. Thielsch has offices in Rhode Island, Ohio, Texas and Florida.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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