Are Integrity Management Programs Making a Difference?
Notice bibliographique
Résumé
As a result of numerous stress corrosion cracking incidents in the 1980s and early 1990 the National Energy Board (NEB) held an Inquiry1 in 1995 on the SCC failure mechanism and how to prevent failures. One of the recommendations of the Inquiry was Companies were to develop a SCC management program to proactively identify and mitigate SCC. Based on the apparent success of the SCC programs in significantly reducing SCC failures, the NEB revised its Onshore Pipeline Regulations in 1999 (OPR-99)2 to require companies to develop an integrity management program (IMP) for all hazards. This paper discusses the evolution of integrity management program (IMP) requirements and evaluates incident rates and other performance metrics to determine if there is evidence that IMPs have contributed to the improvement of safety of pipelines. The paper highlights the challenges associated with gathering incident and IMP performance metrics and evaluating the data to determine if there is a correlation between the implementation of IMP and pipeline safety. In addition, the analysis discusses the challenges associated with comparing data between different countries and regulatory jurisdictions. Suggestions for future improvement are identified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,043 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,016 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».