Field Inspection Module for Hydrotechnical Hazards
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.
Notice bibliographique
Résumé
Terasen Pipelines (Terasen) owns and operates an 1146 km low vapour pressure petroleum products pipeline between Edmonton, Alberta and Burnaby, British Columbia. Its right-of-way passes through some of the most geotechnically, hydrotechnically, and environmentally challenging terrain in Western Canada. This paper describes the latest advancement of a natural hazards and risk management database application that has supported a 6-year hazard management program to quantitatively assess and prioritize the geotechnical and hydrotechnical risk along the pipeline. This database was first reported at IPC 2002 in a paper entitled “Natural hazard database application — A tool for pipeline decision makers” [1]. This second paper describes the advancements since then, including the addition of the Hydrotechnical Field Inspection Module (FIM), an add-on tool that allows field inspection observations to adjust hazard and vulnerability. This paper discusses the challenges in building a methodology that is practical enough for field maintenance personnel to use yet sufficiently comprehensive to accurately describe improving or worsening hydrotechnical hazard conditions. Functionality to enter hazard inspection data, review inspection results in the office, and authorize changes to the hydrotechnical hazard probabilities are described in the paper and demonstrated in the conference presentation. The relationship between revised hazard, vulnerability, risk, and response thresholds (such as inspection frequency, monitoring, site surveys, or mitigation) are demonstrated using a river crossing with a dynamic hazard history. As in previous years, this paper is targeted to pipeline managers who are seeking a systematic hazard and risk management approach for their natural hazards.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle