Spill Consequence Analysis: A Method to Prioritize Integrity Excavations of Liquid Pipelines
Notice bibliographique
Résumé
Corrosion and stress corrosion cracking (SCC) control programs are elements of pipeline integrity management. These programs often include in-line inspections (ILI’s) to identify, characterize and size anomalies, followed by field excavations to repair defects, remediate coating failures, and establish tool sizing accuracy. The highest priority excavations target anomalies with the lowest predicted remaining strength or deepest flaws. In cases where loss of pipeline integrity is highly consequential, selection of additional excavation sites based on the risk of failure is warranted. As specified in Annex B of CSA Z662-07, the risk of failure combines probability (typically based on the predicted remaining life of known corrosion or cracking features) with an evaluation of consequence along the pipeline length. Consequence evaluation typically considers the impacts of health and safety, environmental, property damage, public disruption, service interruption and financial loss. A practical methodology for evaluating consequence for liquid pipelines was developed for the NPS 10 Alberta Products Pipeline (APPL) in Alberta, Canada. Comprising of three (3) parts, the methodology starts with an evaluation of spill volume along the pipeline based on valve closure times and pipeline inventory drawdown. Combined with soil absorption data and topography, the spill volumes are used to model spill areas along the pipeline. Finally, the spill areas are overlaid on a classification of land use along the pipeline to quantify the relative spill consequence. The land use classification developed for this analysis has commonalities with the definitions for High Consequence Areas (HCA) and Unusually Sensitive Areas (USA) within U.S. Code of Federal Regulations (49 CFR, Part 195). Prioritized segments of the pipeline with elevated consequence levels were identified and used with the probability of failure to calculate risk and prioritize sites for ILI excavation programs.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».