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Enregistrement W2555173069 · doi:10.1115/ipc2016-64448

Probability-Based Sentencing Criteria for Volumetric In-Line Inspection Data

2016· article· en· W2555173069 sur OpenAlexaff
James Mihell, Jean-François Lemieux, Samah Hasan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensUnion Gas (Canada)Dynamic Systems Analysis (Canada)
Organismes subventionnairesPipeline and Hazardous Materials Safety Administration
Mots-clésCorrosionRulemakingNoticeEngineeringStress (linguistics)Pipeline (software)Pipeline transportLine (geometry)Structural engineeringMechanical engineeringMathematicsLawMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ASME B31.8S, Figure 7.2.1-1 (referred to as Figure 4 in earlier editions of the Standard) is used by many operators of natural gas transmission pipelines to schedule the remediation of corrosion features found via in-line inspection (ILI). The underlying philosophy of this approach is that wall loss features should be repaired before the calculated failure pressure falls below 110% of the maximum allowable operating pressure (MAOP). ASME B31.8S Figure 7.2.1-1 provides a basis for establishing maximum response times as a function of pipeline operating stress level, based in part on assumed corrosion growth rates. The corrosion rates assumed in the derivation of ASME B31.8S Figure 7.2.1-1 depend on the wall thickness of the pipe and the operating stress level as a percent of SMYS. As documented in PHMSA’s March 17, 2016 Notice of Proposed Rulemaking, the 1.1xMAOP repair criterion that forms the basis of Figure 7.2.2-1 has a demonstrated successful history of use in response management for wall loss ILI data. Despite this successful record, some potential exists for the underlying corrosion growth rate assumptions that are incorporated within that criterion to be non-conservative. Under some circumstances, the underlying corrosion growth rate assumption that is incorporated in Figure 7.2.1-1 can be significantly less than that which is provided in the guidance provided in NACE SP0502 (referenced in Appendix B of ASME B31.8S). Therefore, operators should ideally take measures to verify that the growth rate assumptions incorporated within Figure 7.2.1-1 are appropriate for their circumstances before adopting the scheduled response criteria from that Figure. On the other hand, for the majority of circumstances, it could be demonstrated that the Figure 7.2.1-1 criteria may represent overly-conservative response times, particularly where feature-specific information related to corrosion rates are available, and/or can be inferred from ILI data. A desirable solution would be to employ a response time threshold that utilizes the 1.1xMAOP repair criterion that has been demonstrated to be successful through industry’s widespread adoption of the Figure 7.2.2-1 criteria, along with some basis for incorporating feature-specific corrosion growth rates (from ILI data), and additionally, some basis for accounting for tool measurement error. Techniques for estimating the relative probability of failure (Pf) exist that employ ILI data and account for tool measurement error, model error, and tolerances in pipe dimensions and material properties. The problem to date is that probability targets have not been available for use in conjunction with a Pf analysis. Building on previous work done by Kiefner and Kolovich, this paper derives an approach for expressing Pf targets in terms of the 1.1xMAOP repair criterion adopted by ASME B31.8S, Figure 7.2.1-1. The Pf targets are derived using stochastic modeling, and incorporate probability density functions on tool error for feature depth and length, wall thickness, yield strength, and model error. Using a wide range of pipeline material and design parameters, a relationship for establishing lower-bound Pf targets is developed for broad application.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,165
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,165
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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