MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2900048725 · doi:10.1115/ipc2018-78158

Reactivating a Legacy Pipeline: Simulating ILI Run Behavior, Operation Optimization, and Project Challenges

2018· article· en· W2900048725 sur OpenAlexaboutno aff
Dan Bonner, Andrew Greig, Hubert Lindner, Johannes Becker, Barret Roulston

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline transportPipeline (software)CertificateService (business)Work (physics)Computer scienceElevation (ballistics)Environmental scienceMarine engineeringEngineeringMechanical engineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As part of a major pipeline expansion, two deactivated 24″ diameter pipeline segments with a combined length of 192 kilometres will be assessed and upgraded to operational status. These line segments include a 42 kilometre section within the North Thompson valley of British Columbia, and a 150 kilometre segment through the Rocky Mountains of Alberta and British Columbia. Reactivating the lines to operational condition is a multi-staged process, which will be partially guided by a National Energy Board Condition requiring the issuance of a certificate from an independent certifying body that the system is fit for service and meets all applicable requirements of CSA Z662, Oil and Gas Pipeline Systems. This certificate must be unconditional and remain in effect for a period of 5 years. The need for unconditional certification of fitness for service drives the need for a comprehensive assessment of the pipeline condition using a broad slate of inline inspection technologies. Tools were selected for the assessment of deformations, metal loss, manufacturing anomalies and cracking. The lines were maintained with a low pressure nitrogen blanket for between 9 and 13 years prior to the start of the reactivation work and it was therefore not possible to run the tools using service fluid. Several options were considered for propelling the inline inspection tools including nitrogen, compressed air and water slugs in compressed nitrogen or air. Each method has advantages and disadvantages and modelling was carried out to simulate the transport of the tools through each segment. The modelling needed to account for pipe elevation changes, wall thickness changes, valves, tool drive friction, acceptable tool velocity, and the pressure of the drive medium in the pipeline. The modelling focused on the following constraints: i. Ensure ILI data quality ii. Ensure safety considering the potential presence of defects in the lines iii. Minimize risk iv. Minimize overall cost These constraints guided a flow modelling/feasibility study for inspecting the lines with the 4 tools. The objective of the study was to determine the optimum configuration of propellant, inspection tools, and line segmentation while ensuring a safe, economical operation resulting in optimal data collection. The paper will provide some background on the line segments being reactivated and pressure limitations that were adopted for ILI runs. The majority of the content will focus on the determination of tool drive technique, how simulation occurred and how the actual execution of the runs compared. Details regarding the challenges and troubleshooting required to successfully complete the integrity surveys will also be discussed in depth.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetOffshore Engineering and TechnologiesTravaux en français237 207