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Enregistrement W2090065501 · doi:10.1115/ipc2008-64154

Application of Dynamic Programming in Long-Range Pipeline Facility Planning and in Assessing Off-Design and Off-Flow-Forecast Trajectories

2008· article· en· W2090065501 sur OpenAlexaff
K. K. Botros, Chris Foy, Bill Chmilar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensTransCanada (Canada)Nova Chemicals (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSizingTime horizonRange (aeronautics)Pipeline (software)Computer scienceDynamic programmingOperations researchMathematical optimizationFacility location problemEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic programming (DP) inherently provides a methodology for evaluating a series of decisions in order to determine an optimal policy or path forward. The methodology basically enumerates and evaluates alternative states over the planning horizon in formulating the optimum strategy. In the present work, the concept of DP has been applied to pipeline long-range facility planning problems, and further extended to allow evaluation of nth optimum pipeline facility deployments based on cost and/or probabilities of constraints. The best four options were further analyzed considering uncertainties in the cost elements and the resulting economic risk associated with each optimum path. This paper presents the theory behind the extension of the DP methodology to pipeline long-range facility-planning problems over a planning horizon that considers inherent uncertainties in gas supply and demand as well as a range of available facility options. Uncertainties in the size and location of the required facilities to handle the forecast volumes, and associated variances in their respective cost to build and operate the various facilities, are all accounted for. The problem is further complicated by the possible changes in the expected flow from that forecast during design and the resulting penalties associated with the under- or over-sizing of facilities. It was demonstrated that it is important that the off-design flow forecast be evaluated to determine the impact of future variability or changes. The value that the organization can derive from being able to quantify the benefit (or penalty) of forecast uncertainty and over- or under-building long-range facilities, is significant.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · 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'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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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