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Enregistrement W2146678744 · doi:10.1115/ipc2004-0092

Field Inspection Module for Hydrotechnical Hazards

2004· article· en· W2146678744 sur OpenAlexaffabout
Mark Leir, Michael Reed, Eugene K. Yaremko

Notice bibliographique

Revue2004 International Pipeline Conference, Volumes 1, 2, and 3 · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensBGC Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHazardPipeline (software)Vulnerability (computing)Natural hazardEngineeringRisk managementPipeline transportHazard analysisTerrainField (mathematics)Risk analysis (engineering)Forensic engineeringConstruction engineeringCivil engineeringComputer scienceReliability engineeringComputer securityCartographyBusinessGeographyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0670,026

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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