Failure modeling and analysis of offshore process components
Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates the risk of offshore oil and gas processing equipment operating in a harsh environment. It comprises of two major studies which form the core of journal papers submitted for publication. The first study presented a new risk assessment methodology with applications to fire scenarios in compressor and heat exchanger units. A sensitivity analysis was conducted to identify the critical components, their interdependence, and importance in causing failure. In the second study, a risk assessment approach is proposed that demonstrates how process system failure risk could be assessed in the absence of complete data. The approach also highlighted the importance of interdependence of the failure causation factors. The Bayesian Network (BN) is used in the study to capture interdependence of and uncertainty the variables. Noisy-OR and Leaky Noisy-OR logics are used to improve uncertainty-handling capacity and overcome the data requirement. Application of the proposed approach is demonstrated on a subsea pipeline failure scenario. As a first step, a Bowtie (BT) was developed which captures all the possible failure causes of a leak and shows the potential consequences of a leak in the subsea pipeline. The BT was then mapped to a BN for OR, Noisy-OR and Leaky Noisy-OR logics. Failure probabilities of Subsea Pipeline and its Safety Barriers were calculated with Bow-tie and Bayesian Network for different Logics. Finally, importance analysis was performed for 21 basic events using OR, Noisy- OR and Leaky Noisy OR Logics to determine safety critical elements. In Summary, this thesis provides scientifically sound and applied approaches to conduct risk assessment of process components with limited data. Applications of these approaches demonstrated on different case studies. Use of the proposed approaches would help better understanding of failure and hence improving safety of process system.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».