Multi-Pipeline Geographical Information System Based on High Accuracy Inertial Surveys
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the GIS system developed for the Pemex’ pipeline network in the Valley of Mexico. The pipeline UTM coordinates, which are the basis of the GIS, were obtained from the high accuracy Geopig® inertial and caliper surveys. The survey data also included information on pipeline features and anomalies, and was incorporated into the GIS together with the metal loss data from the past in-line inspections. The system is based on the ArcView® GIS Software with the Arc View 3D Analyst™ extension that allows both the cartography and pipeline data to be viewed in 3-D space. It stores information on pipeline plan, profile, girth weld locations, dents, wall thickness, bending strains, metal loss and other features in relation to known landmarks such as roads, buildings, political boundaries and hydrology. This allows for very efficient and accurate location of pipe defects and anomalies, which is particularly beneficial where there are several pipelines running in the same right-of-way. It helps to eliminate unnecessary excavations, as well as to coordinate, plan and schedule pipeline repairs. The additional benefit of a multi-pipeline GIS system is the ability to store various information for all the pipelines in one database, which is easy to manage and update. The GIS also gives the ability to plot detailed maps, query data for effective solutions and visualize scenarios.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,007 |
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 ».