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Enregistrement W2098752449 · doi:10.1061/41109(373)59

Development of an Innovative Free-Swimming Device for Detection of Leaks in Oil and Gas Pipelines

2010· article· en· W2098752449 sur OpenAlexaff
Samuel T. Ariaratnam, Muthu Chandrasekaran

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensPure North
Organismes subventionnairesU.S. Department of Transportation
Mots-clésPipeline transportPetroleum engineeringNatural gasLeakPipeline (software)Leak detectionEnvironmental scienceHazardous wasteFossil fuelPetroleum industryLeakage (economics)PetroleumOil fieldMarine engineeringEngineeringGeologyWaste managementEnvironmental engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Line leakage of oil and natural gas systems can result in significant financial and environmental consequences. Often, small leaks lead to ruptures in the pipeline that result in product escaping into the surrounding soil. Oil product can taint water supplies by migrating into aquifers, while natural gas leaks are susceptible to catastrophic explosions. A joint academic-industry research initiative funded by the U.S. Department of Transportation's Pipeline and Hazardous Materials Safety Administration (PHMSA) has lead to the development and refinement of a free-swimming device capable of detecting small leaks in oil product and natural gas pipelines. The SmartBall swims through a pipeline being assessed and produces results at significantly reduced cost to the end user compared to current leak detection methods. GIS based above ground loggers that are GPS synchronized capture low frequency acoustic signatures and digitally log the passage of the SmartBall through a pipeline. This paper presents the development, laboratory and field validation testing of the SmartBall for both oil and natural gas applications with discussion of demonstrated case studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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