Risk‐based maintenance (RBM): A new approach for process plant inspection and maintenance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper discusses recently proposed methodology for the design of an optimum maintenance management program. The methodology is based on integrating a reliability approach and a risk assessment strategy to obtain an optimum maintenance schedule. The method is called risk‐based maintenance (RBM). First, the likely equipment failure scenarios are formulated. Out of the many likely failure scenarios, the ones that are most credible are subjected to a detailed study. Detailed consequence analysis is done for the selected scenarios. Subsequently, a fault tree analysis is performed to determine the probability of failure. Finally, risk is computed by combining the consequence analysis and the probability analysis results. The calculated risk is compared against known acceptable criteria. The frequency of maintenance tasks is obtained by minimizing the estimated risk. The proposed methodology is used to answer two questions: Which equipment should be included in a scheduled maintenance program? When should the maintenance be scheduled? Offshore oil and gas process facilities involve hazardous chemicals (highly flammable and toxic) at extreme conditions of temperature and pressure. Proper maintenance of process equipment is one of the important activities to ensure safe and continuous operation of the facility. RBM methodology has been used to develop a detailed maintenance plan for safe and fault free operation of the facility. © 2004 American Institute of Chemical Engineers Process Saf Prog, 2004
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».