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Enregistrement W2725264171 · doi:10.2790/18092

Proceedings of the Seventh International Conference on NDE in Relation to Structural Integrity for Nuclear and Pressurised Components.\n12-14 May 2009 - Yokohama, Japan

2009· article· en· W2725264171 sur OpenAlexaboutno aff
Kaisa Simola, Gandossi Luca, Alejandro Huerta

Notice bibliographique

RevueJoint Research Centre (European Commission) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital and Cyber Forensics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmark (surveying)Service (business)Risk analysis (engineering)Computer scienceBusinessMarketingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2005, the Joint Research Centre of the European Commission (JRC) together with the Nuclear Energy Agency of the OECD (NEA) launched a project for benchmarking various risk-informed in-service inspection (RI-ISI) methodologies. The project, called RISMET, had more than twenty participating organizations from Europe, U.S., Canada and Japan. The JRC acted as the technical coordinator of the project, and the NEA provided secretariat support.\nThe overall objective of the project was to apply, for the first time, various RI-ISI methodologies to the same case, i.e. selected piping systems in one nuclear power plant, with the idea of verifying whether they would lead to significantly different results. Also, a benchmarking exercise would ideally result in the identification of those phases in a methodology with the greatest potential to affect the outcome, and might suggest areas for further improvement.\nFour systems from the Swedish PWR Ringhals 4 were selected for the benchmark exercise. The following criteria were used for selecting these systems: All safety classes should be covered; a variety of degradation mechanisms should be covered; good coverage of risk categories should be achieved; systems with a significant increase or decrease in the new inspection program (before/after applying RI-ISI) should be included; and balance between initiating and mitigating systems should be ensured. Based on these criteria, the following systems were suggested by Ringhals and approved by the project team as the scope of the exercise: 1) Reactor coolant system, 2) Residual heat removal system, 3) Main steam system and 4) Condensate system.\nThe following approaches to define the ISI program were considered in the benchmark exercise: 1) Swedish regulatory requirements ("SKIFS"); 2) PWROG methodology; 3) PWROG methodology adapted to Swedish regulations ("PWROG Swedish"); 4) EPRI methodology; 5) Code Case N-716, "streamlined RI-ISI"; and 6) ASME Section XI (deterministic).\nThe application results were evaluated by five groups concentrating on the following issues: 1) Scope of application; 2) Failure Probability Analyses; 3) Consequence analyses; 4) Risk ranking, classification and selection of segments/sites to be included in inspection programs; and 5) Regulatory aspects. The evaluation included the identification of differences in the RI-ISI applications, the analysis of the importance of identified differences, and the comparison between RI-ISI and "traditional" inspection programs.\nEven if the scope of the benchmark was limited to four systems, the variety regarding safety class, potential degradation mechanisms and pipe break consequences ensured a good coverage of issues for a comparative study. The risk-informed methodologies showed some significant differences and resulted in slightly different risk ranking and selection of inspection sites. However, the results of the benchmark indicated that the risk impact of these differences is small, and the RI-ISI approaches identify safety important piping segments that are ignored by approaches not using the probabilistic safety assessment (PSA). The results of the benchmark exercise RISMET improve the knowledge on differences in approaches and their impact on plant safety, and promote the use of risk-informed ISI.\nThis paper summarizes the results of the RISMET benchmark exercise.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0590,016

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,234 · 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
GenreAutre

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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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