Natural Hazard and Risk Management for Pipelines
Notice bibliographique
Résumé
Pipeline systems must contend with many hazards, of which ground movements such as landslides and washouts represent one type. Under the broader umbrella term, natural hazards, individual ground movement threats can be subdivided into geotechnical and hydrotechnical hazards. A four-phase natural hazard and risk management system (NHRM) is being developed. Although research and development are ongoing, implementation over the past seven years spans approximately 25,000 km of main-line pipeline in North and South America. It complies with CSA requirements for ‘hazard identification’ as well as current standard-of-care guidelines related to case-law in Canada. It is designed as a simple yet reproducible methodology that can be operated by pipeline companies, particularly their field staff. The first two phases of hazard identification/assessment are described here with reference to a recent study of hydrotechnical hazards along the Trans Mountain Pipe Line Co. Ltd. main line from Hinton, Alberta to Kamloops, British Columbia in the mountains of western Canada. The relative hazard ratings generated by the Phase I and II methodology can be integrated into existing risk management methodologies used in the industry. Alternatively, the risk assessment and risk management methodology of the NHRM system can be used as outlined in this paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».