An innovative approach to hazardous area classification — Three dimensional (3D) modeling of hazardous areas
Notice bibliographique
Résumé
This paper establishes an innovative approach to represent hazardous areas as true volumes in a plant 3D model and demonstrate increased safety. Examples from an Australian project have been used to compare the classical 2D vs innovative 3D approach. The 2D approach relies on plan and elevation drawings to show the hazardous areas from various sources of flammable release. Whereas, the 3D approach utilizes data rich 3D models used for the design of petrochemical plants. Industry standards (IEC, AS/NZS) require identification of all sources of release including piping (vents, flanges, etc.), identification of Electrical Equipment in Hazardous Areas (EEHA), preparation of Hazardous Area Verification Dossier (HAVD) and completion of detailed inspections. Such requirements may get adopted in North America as evidenced with the acceptance of IEC standards in Canada and Gulf of Mexico Offshore facilities [2][3]. The 3D approach automates the generation of EEHA list vs the error-prone manual identification using 2D layouts. The 3D approach allows capturing hazardous areas from piping sources, whereas, the 2D approach generally uses a note referencing a typical detail from a standard. The 2D approach requires man hour intensive physical walk downs and remedy of non-compliances during the construction phase. However, the 3D approach allows performing virtual walk downs of the facility to mitigate non-compliances during the detailed design phase, thus preventing schedule delays, design rework and replacement of equipment. The 3D approach presented sets an effective methodology for hazardous area classification thereby delivering safer petrochemical installations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».