Energy Pipeline Integrity Water and Slope Crossing Assessments
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.
Notice bibliographique
Résumé
Pipelines that transport energy products exist along corridors throughout the United States and Canada. Pipeline corridors intersect fluvial systems where the pipeline is typically installed below the sediment surface to alleviate the influence (force) of flowing water on the pipeline. Pipeline corridors also traverse hills and valleys where slope movement could have a negative impact on pipeline integrity. Pipeline integrity management includes assessment of sites where conditions may subject the pipeline to adverse conditions. A method is presented whereby geomorphology and geotechnical methods were used to assess 1,124 water and slope crossing sites for 2,700 miles of pipelines. The method maximizes the use of available data from public agencies and internet sources. Geomorphic, geologic, karst, seismic, soil, hydrologic, and contour map information were used to characterize physical/environmental conditions. From this initial background assessment, sites were identified for field evaluation based on erosion/slope failure potential. Following completion of the field work the combined background and field digital data were used to assign an erosion potential rating for each water and slope crossing. The erosion potential was rated in five categories ranging from very low to very high. The erosion potential rating and field measured depth of cover were used to assign a pipeline exposure potential rating for each site. The exposure potential was similarly rated from very low to very high. The digital approach to collecting, analyzing, and reporting the data provided an effective and efficient means of evaluating large areas with complex conditions. This enables pipeline monitoring, maintenance, and capital improvements to be planned and prioritized. The digital mapping generated is a useful tool for tracking conditions over time and can be updated as conditions change in the future.
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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 découle