Use of Advanced Processing Techniques of High Density LiDAR in Place of Survey for Cost and Schedule Reductions on Early Phase Pipeline Projects: Capital Project Results
Notice bibliographique
Résumé
In the early phases of a pipeline project, the lack of data available for routing results in multiple routes being considered and interactions with land owners with only a general route. As a consequence, multiple survey programs are undertaken only to collect data that often is not being used, or site revisits are required to collect additional survey data. Repeated visits by survey crews to the field results in considerable cost and schedule delay to the project. A project was undertaken to reduce these costs and schedule impacts by replacing the need for survey work during FEED by utilizing remote sensing data and Artificial Intelligence (AI). This paper outlines the methods for collection of High Density (HD) LiDAR and high resolution imagery and then using AI to automatically identify all above ground features. This technique has proven to provide data of sufficient accuracy and completeness to conduct Pre-FEED and FEED level routing and engineering of a pipeline project. When survey is required, it is only to collect below ground features and to collect or verify data in very specific detail. Additionally, when required for legal or engineering reasons, survey work can be conducted more efficiently by providing the crews with a field database of the features already captured and means for updating the database with the data they collect or verify.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».