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Enregistrement W2186043429

PIPELINES: Past, Present, and Future.

2007· article· en· W2186043429 sur OpenAlexaboutno aff
Phil Hopkins

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline transportFossil fuelPipeline (software)EngineeringPetroleum engineeringWaste managementEnvironmental engineeringMechanical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper gives an overview of the history of oil and gas pipelines, and their status today. It concludes with a glimpse at future pipelines, and issues we will be facing as we continue to burn fossil fuels and look for alternatives. Pipelines have been used for thousands of years, but modern day pipelines have their origins in Pennsylvania, USA in the mid-1800s. As technology improved, larger and longer pipelines were built, and the demand for energy during World War II increased both the need and extent of pipelines in the USA, then around the world. Most countries now have large oil and gas pipelines systems: Russia has huge pipeline networks, and if you laid the Canadian pipeline system, end to end, it would extend 17 times around the world! Worldwide, there are about 3,500,000km of transmission pipelines transporting oil and gas. The big issue facing this vast pipeline system today is age; for example, over 50% of the 1,000,000 km USA oil and gas pipeline system is over 40 years old. The continuing demand for oil and gas will mean these ageing systems will need to function safely and efficiently for many more years. Therefore, the future for our current pipelines will see an emphasis on inspection and maintenance. But what about new pipelines? Certainly, we will be building many new oil and gas pipelines, some in hostile environments, such as deep water. We will also be building pipelines to carry differing products, such as carbon dioxide and hydrogen, as the drive for cleaner and alternative fuels continues.

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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,111

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
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0070,015
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,015

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,189 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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