Towards the Development of a Fitness for Service Tool for the Inspection of Corrosion under Insulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Corrosion under insulation (CUI) is a major problem for industry. Extensive removal and reinstatement of insulation for inspection is prohibitively costly. A non-destructive testing (NDT) tool which can characterise areas of CUI damage in insulated piping and pipelines with minimal removal of insulation is required. Sufficient data about the CUI is required to allow Fitness for Service to be assessed. Guided wave testing (LRUT) is a long range ultrasonic technique that was developed in the mid 1990’s to provide the solution to CUI inspection of piping and pipelines. The technology, understanding and application of LRUT has been continuously developed over the last 15 years, but is still a screening technique which is currently unable to provide dimensions of CUI. Indications reported by LRUT must thus be followed up using a second NDT technique to confirm and quantify CUI damage. A project sponsored by the Petroleum Institute, Abu Dhabi, has been established to improve on commercially available LRUT and develop a Fitness for Service tool to allow integrity management decisions to be made from LRUT inspections. In the first phase of the project, an independent evaluation of the performance of LRUT was performed, in terms of probability of detection (POD) for the system and operators/analysts. A purpose built test loop was constructed to be representative of real-world conditions, including metal loss defects simulating CUI. Future phases will (i) evaluate and develop better understanding of key variables and factors affecting the performance of LRUT, aiming at developing best practice guidance, and (ii) develop a Fitness for Service tool based directly on LRUT data. The results of the first phase are presented in this paper, with a number of interesting observations and lessons learnt that can aid in improving the outcomes from LRUT for CUI and for piping and pipelines in general.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».