MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2554667588 · doi:10.1115/ipc2016-64219

Real-Time Flood Monitoring and Management of a Mississippi River Pipeline Crossing

2016· article· en· W2554667588 sur OpenAlexaffabout
Martin Devonald, Mike Hill, Peter X.‐K. Song, Hamish Weatherly, Lauren Vincent

Notice bibliographique

RevueVolume 3: Operations, Monitoring and Maintenance; Materials and Joining · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensBGC Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeohazardFlood mythPipeline transportEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Flow (mathematics)Water levelFlow measurementFlooding (psychology)GeologyGeotechnical engineeringGeographyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enbridge Liquids Pipelines (Enbridge) operates over 26,000 km of liquid pipelines in Canada and the US, administers a system-wide geohazard management program to identify, investigate and monitor geohazards, and performs remediation as required. An integral part of the geohazard management program is real-time flood monitoring, where pipeline watercourse crossings affected by flooding are identified and flood levels monitored. Watercourse crossings where the pipelines have a high potential to become exposed, to span, and potentially to fail during a flood event are studied in more detail. This flood monitoring program automatically monitors publicly available real-time stream gauge flow measurements and compares these measurements to estimated discharge thresholds for the crossing under evaluation. Thresholds are related to the current pipeline depth of cover (DOC) and the amount of scour that can occur over a range of flood magnitudes. Thresholds include: 1) the estimated peak flow to expose the top of the pipe, “exposure flow”, 2) the estimated peak discharge and associated flow velocities that could create enough free spanning pipe for the onset of vortex induced vibration (VIV) fatigue failure, “flow of concern”, and 3) where additional mechanical assessment taking account of specific pipe properties, data requirements and circumstances has been carried out, the “critical flow”, the estimated average peak flow and duration that has the potential to result in product release due to VIV once a sufficient pipe span length has developed, “critical flow”. This paper is a case study of an assessment and flood monitoring of one of Enbridge’s Mississippi River pipeline crossings, which has a history of flood-related pipeline exposure and subsequent mitigations. During real-time monitoring of a 2015 flood event the “exposure flow” and “flow of concern” thresholds for this crossing were exceeded, resulting in a decision by Enbridge to shut down the pipeline. Subsequent surveys revealed that the pipe had become exposed and was spanning adjacent to the previously remediated area. The previous mitigation likely limited the length of pipe exposure and pipe span. Added complexity was encountered during the post shutdown DOC survey, which needed to be completed as quickly and safely as possible after flood levels declined to allow for an assessment of the actual condition of the pipeline prior to restart. This paper presents a methodology that could allow pipeline operators to identify river crossings susceptible to pipe exposure, and the potential for freespan development, due to flooding, by providing an understanding of what is likely happening to the cover over the pipe at a particular crossing during a flood event. This provides a tool to better manage pipeline river crossings experiencing flooding. As far as the authors are aware, this case study represents the first time a pipeline has been shut down based on real-time flows and thresholds in the United States.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVolume 3: Operations, Monitoring and Maintenance; Materials and JoiningMême sujetGeotechnical Engineering and Underground StructuresTravaux en français237 207