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Enregistrement W2116800226 · doi:10.1115/1.4031812

Development of Probability of Ignition Model for Ruptures of Onshore Natural Gas Transmission Pipelines

2015· article· en· W2116800226 sur OpenAlexaff
Chio Lam, Wenxing Zhou

Notice bibliographique

RevueJournal of Pressure Vessel Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and Detonation Processes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline transportNatural gasConfidence intervalIgnition systemPipeline (software)Petroleum engineeringEnvironmental scienceTransmission (telecommunications)StatisticsInterval (graph theory)Hazardous wasteEngineeringWaste managementMathematicsEnvironmental engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A log-logistic probability of ignition (POI) model for ruptures of onshore natural gas transmission pipelines is proposed in this paper. The parameters of the proposed POI model are evaluated based on a total of 188 rupture incidents that occurred on onshore gas transmission pipelines in the U.S. between 2002 and 2014 as recorded in the pipeline incident database administered by the Pipeline and Hazardous Material Safety Administration (PHMSA) of the U.S. Department of Transportation. The product of the pipe internal pressure at the time of rupture and outside diameter squared is observed to be strongly correlated with POI and therefore adopted as the sole predictor in the POI model. The maximum likelihood method is employed to evaluate the model parameters. The 95% confidence interval and upper confidence bound on the POI model are also evaluated. The model is validated against an independent set of rupture incident data reported in the literature. The proposed POI model will facilitate the quantitative risk assessment of onshore natural gas transmission pipelines in the U.S.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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