MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2507469666 · doi:10.1115/1.4034603

Probabilistic Modeling of Pitting Corrosion in Insulated Components Operating in Offshore Facilities

2016· article· en· W2507469666 sur OpenAlexaff
Elahe Shekari, Faisal Khan, Salim Ahmed

Notice bibliographique

RevueASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems Part B Mechanical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubmarine pipelinePitting corrosionProbabilistic logicCorrosionAsset managementAsset (computer security)Integrity managementEngineeringReliability engineeringMarine engineeringForensic engineeringCivil engineeringComputer scienceMechanical engineeringMaterials scienceGeotechnical engineeringMetallurgyPipeline transportBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pitting corrosion under insulation is one of the challenging issues for safe operation of offshore facilities. Degradation usually remains hidden causing the inspection of insulated assets to be equally challenging. The modeling of the pitting corrosion under insulation (CUI) helps us to better understand the current state of the asset and predict failure. This paper investigates the factors affecting the pit initiation and pit growth on equipment under insulation operating in offshore environments. A methodology is proposed for studying the pitting CUI characteristics, including pit initiation time, pit density, and maximum pit depth over time. The proposed methodology provides a practical and more effective asset life management approach when supported by inspection data. The practical application of the proposed methodology is demonstrated in this paper using a pressure vessel case study in an offshore platform.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,194 · 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'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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems Part B Mechanical EngineeringMême sujetStructural Integrity and Reliability AnalysisTravaux en français237 207