Technology for Assessing the Condition of Your Pipelines: Two Decades in the Making
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the 1990s the failure of prestressed concrete cylinder pipes (PCCP) became more common and owners looked for solutions. At the time, options were limited and owners were often faced with full-scale pipeline replacement. This need was further fueled by the catastrophic nature and impact of the failures combined with public pressure for action. As budgets tightened and pipelines continued to age, the need for a better way to evaluate and manage these pipelines became apparent. This eventually led to many changes in the industry including the development of several condition assessment tools, technologies and techniques. Today, owners have access to a wide variety of options for condition assessment tools, technologies and, in combination with asset management, can make informed decisions and manage pipelines more efficiently and effectively. Electromagnetics for the assessment of PCCP was among the first of the technologies developed for inline assessment of water pipelines. On-going developments have produced an array of inline inspection tools using electromagnetics including physical entry carted applications, free-swimming tools and robotics platforms. Testing, research and experience in the data collection, analysis methodologies, and calibration and verification exercises have further improved the understanding of the data. Recent advances have been made in the technologies for their application and use in metallic pipelines. This paper reviews the advancements in electromagnetic inspection platforms and analysis techniques on PCCP and the eventual adoption of the technology for metallic pipes. It will include a historical look at the industry and the possible future advancements.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 découle