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Enregistrement W2328659470 · doi:10.1115/ipc2014-33652

Laboratory and Numerical Simulations of Pipeline Leakage Behaviour: Volatile Organic Compound (VOC) Migration Through Porous Media and Subsequent Atmospheric Dispersion

2014· article· en· W2328659470 sur OpenAlexaff
James Brydie, Stephanie Trottier, Alireza Jafari, Tania Rizwan, Marzie Derakhshesh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensAlberta Innovates
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline transportLeakage (economics)Environmental scienceVolatile organic compoundPetroleum engineeringDiluentPorous mediumAtmosphere (unit)PorosityGeotechnical engineeringGeologyEnvironmental engineeringMeteorologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transport of diluent (i.e. condensate blend) and/or diluted bitumen (i.e. dilbit) using buried pipelines is common practice. Aerial surveys are conducted on a regular basis as a part of the leak detection strategy at Enbridge Pipelines. During these surveys, the pilot flies over the right-of-way to visually inspect the pipeline for leakage along the pipeline corridor. Beyond visual inspection, the detection of proximal indicators of leakage by using remote sensors mounted on the aircraft is proposed in order to further enhance visual aerial leak detection methods. These sensors are designed to detect volatile organic compounds (VOCs) which are expected to evolve, even from small liquid leaks within the shallow subsurface and subsequently reach the atmosphere. If these VOCs can be detected in the local atmosphere in the vicinity of a leak during aerial surveys, then small liquid leaks may be more easily identified, characterized and remediated. This study is aimed to characterize and model VOC movement through soil to quantify the amount of VOC concentration expected to diffuse into the atmosphere within the vicinity of leakage. The experimental study consisted of the characterization of three organic fluids, and one type of soil material representative of that used in pipeline construction. Two types of dilbit with different viscosities, as well as a typical diluent (i.e. condensate), were used because these types of organic fluids are commonly transported using pipelines. Batch laboratory tests were conducted using glass screw top vessels in order to determine the concentration and organic species evolving from these fluids. Headspace VOC and other gas species were characterized after 24 hours following the addition of the fluid to the sealed vessel. Custom designed laboratory-based columns were constructed, based upon scaled down field dimensions, and were used to simulate fluid leakage. Fluid was injected at the base of each column, over which porous media was suspended. Each test characterized the migration of VOCs through the porous medium, VOC breakthrough at the surface and data allowed the calculation of VOC flux into the overlying headspace. Columns were operated under closed and flow through modes. Data obtained from the laboratory experiments defined bounding parameters for numerical simulations comprising of decoupled subsurface and atmospheric models. Subsurface modelling of the experimentally simulated leakage event was refined and validated using experimental data and a larger scale field leak scenario was modeled. Data from the laboratory testing and subsurface numerical simulations was used to construct atmospheric dispersion models of a potential field leak simulation. All atmospheric dispersion modelling used a Gaussian Dispersion Model within the Polair Software package (Odotech Inc.).

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,412

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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