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Enregistrement W2330020580 · doi:10.1115/ipc2010-31646

Statistical Predictive Modelling: A Methodology to Prioritize Site Selection for Near-Neutral pH Stress Corrosion Cracking

2010· article· en· W2330020580 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revue2010 8th International Pipeline Conference, Volume 1 · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStress corrosion crackingIntegrity managementPipeline transportCrackingCorrosionReliability engineeringProbabilistic logicReliability (semiconductor)Computer scienceStress (linguistics)Pipeline (software)Ultimate tensile strengthMaterials scienceWeldingStatistical powerStructural engineeringForensic engineeringEnvironmental scienceEngineeringMetallurgyStatisticsComposite materialMechanical engineeringArtificial intelligenceMathematicsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pipelines are subjected to both residual and applied tensile stresses, and can form near-neutral pH SCC (transgranular stress corrosion cracking) if the pipeline is exposed to a conducive environment and is made from a material that is susceptible to SCC. This transgranular SCC is an ongoing integrity concern for pipeline operators. As part of an SCC Integrity Management Program (IMP), it is necessary to perform integrity assessments and prioritize segments of the pipelines to manage the SCC threat. Ultrasonic crack detection in-line inspection tools have proven capable of locating SCC, but reliability of these tools is not absolute and the reduced probability of detection of subcritical flaws limits options for proactive management. Hydrostatic retesting is a very effective program for removing near-critical axial defects, such as SCC, but does not provide useful information as to the location of SCC along the pipeline. NACE Standard RP0204-2004 (SCC Direct Assessment Methodology or SCCDA) outlines factors to consider and methodologies to employ to predict where the SCC is likely to occur, but the standard acknowledges that there are no well-established methods for predicting the presence of SCC with a high degree of certainty. The trend in probabilistic modelling has been to focus on establishing deterministic relationships between environmental factors, tensile stress and SCC formation, and growth; these models have achieved varying degrees of success. The Statistical Predictive Model (SPM) was previously developed to predict the likelihood of occurrence of near-neutral pH Stress Corrosion Cracking (SCC) for the NPS 10 Alberta Products Pipeline (APPL). SPM Phase 5 uses selected predictor variables representing tensile stress, environmental, pipe-related, corrosion control and operational relevant factors to determine the Probability of Occurrence of SCC. Regression techniques were used to create multi-variable logistic regression models. The results for each model are checked at locations where SCC is known to be present or absent to assess predictive accuracy, then used to prioritize susceptible segments for field excavation. The relative strength of individual predictor variables provides insight into the mechanism of near-neutral pH SCC crack initiation.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,259 · 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