Arctic Pipeline Integrity Management using Real-Time Condition Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Integrated and automated integrity management is essential for Arctic and cold region pipeline failure prevention, predictive maintenance, and life extension because the consequence of a failure will be disastrous both environmentally and economically. Without managing integrity, the condition of pipeline would continue to deteriorate until found unfit for service or premature failure. Real-time Condition Monitoring (CM) is a sensor- based monitoring technique aimed at enhancing the productivity of pipeline operation. The main intent of condition monitoring is to assess operating conditions and performance, improve performance, aid maintenance, extend life, and inform operator if the integrity is compromised. Other purpose of monitoring is to provide warning when something is starting to go wrong, and provide instantaneous information when things have gone wrong. This paper presents a recently developed concept and methodology for Arctic pipeline integrity management using Inspection, Maintenance and Repair (IMR) strategy using real-time CM data by probabilistic risk assessment. The probabilistic risk assessment is performed by combining advanced probabilistic analysis with computation. In this paper, the joint probability of failure arising from potential pipeline defects (e.g. corrosion, cracking, and strain) and likely operational deviations (e.g. pressure, temperature, and vibration) is computed real-time using the CM data to predict a condition-based IMR strategy. Having such a model would enable rapid decision-making regarding pipeline failure prevention, predictive maintenance and life extension.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».