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Enregistrement W2899565380 · doi:10.1115/ipc2018-78601

Achieving North American Record for Longest Intelligent Inspection of a Natural Gas Pipeline

2018· article· en· W2899565380 sur OpenAlexaffabout
Sheshi Epur, Aaron Schartner, Frank E. A. Sander

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Destructive Testing Techniques
Établissements canadiensTransCanada (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPiggingPipeline (software)ScheduleComputer scienceNatural gasTraverseEngineeringMarine engineeringReal-time computingCartographyOperating systemGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TransCanada was faced with a significant challenge to inspect a 941 km NPS 48 pipeline. The options for the inline inspection (ILI) were multiple segments which would cause an increased cost with new pigging facilities required and a delay to the ILI schedule or attempt to pig the longest natural gas pipeline section in North America. The extraordinary proposal would require a massive 48″ combination Magnetic Flux Leakage (MFL) tool to traverse a high-speed gas pipeline 941km from Burstall, Saskatchewan to Ile des Chenes, Manitoba, Canada. Given the alternative of the installation of 3 additional launcher and receiver stations and the risk to overall project schedule from extended inspection operations, TransCanada took the bold decision to perform an MFL inspection in a single pass. However, as expected, this option created a new set of challenges to guarantee first run success in one of the harshest environments for an ILI tool and in a line where the cleanliness condition was unknown. This last factor, was a critical concern as the volumes of debris that could be collected with the highly aggressive MFL tool brushes, could easily and very quickly have led to very significant debris build up during inspection that at best would likely cause degraded data leading to an unwanted re-run and at worst the possibility of a stuck pig and subsequent retrieval program. From a project perspective either occurance was considered to be mission critical — if either occurred there was no easy solution to collecting the much needed condition data of the pipeline. In July 2017, a successful VECTRA HD GEMINI inspection was completed. This paper discusses the main program risks, mitigation steps taken over and above a standard ILI run. Key considerations and actions taken relating to additional engineering and tool modifications to various components of the inspection vehicle itself will be discussed. Lastly, insight will be given into an extensive smart cleaning program developed with the ILI vendor, using a combination of mechanical cleaning associated and debris level assessment, specifically designed and tailored for the project to ensure that the pipeline was both ready for ILI and that cleaning had reached optimum for ILI so that full, high quality MFL data would be collected the first time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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