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Enregistrement W2105647959 · doi:10.1108/jqme-12-2012-0047

Risk-based maintenance and remaining life assessment for gas turbines

2015· article· en· W2105647959 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Quality in Maintenance Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReliability and Maintenance Optimization
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandNalcor Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability engineeringWeibull distributionRisk analysis (engineering)EngineeringPreventive maintenanceGas turbinesRisk assessmentInterval (graph theory)Risk managementWork (physics)TurbineOperations researchOperations managementComputer scienceBusinessStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this paper is to propose a quantitative model for risk-based maintenance and remaining life assessment for gas turbines. Design/methodology/approach – The proposed model uses historical failure and repair data from the operation of gas turbines. The time to failure of gas turbines is modeled using Weibull distribution. Findings – The total risk is estimated considering replacement cost, repair cost, operation cost, risk of failure and turbine remaining value after a specified period of time. Originality/value – The model is an effective tool to make optimal decisions regarding maintenance strategy (repair or replacement) and to assess the remaining life based on a comparison of the total risk. The literature review focusses on developing different models to make risk-based decisions regarding the selection of a maintenance strategy and maintenance interval, however, literature is silent regarding risk-based assessment of the equipment remaining life, which is the focus of present work. The model is tested and applied to ageing gas turbines in a cross-country pipeline.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil0,925

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,260 · 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