A Robust Risk Assessment Model for Stress Corrosion Cracking
Notice bibliographique
Résumé
Stress Corrosion Cracking (SCC) is a time dependent mechanism. Three conditions are required at the same location for the formation of SCC namely, susceptible material, susceptible environment and sufficient stress. Pipe age, operating stress level and coating type are significant parameters in determining the susceptibility to near-neutral pH SCC; whereas, additional parameters such as operating temperature and distance from compressor station are considered for high pH SCC. Environmental conditions such as soil type, topography and drainage have also shown correlation to SCC susceptibility. Several integrity assessment methods can be used to identify SCC on pipeline including hydrostatic testing, in-line inspection (ILI), and direct assessment (DA). Because the occurrence of SCC is a complex phenomenon and it depends on many parameters, it is important to develop a risk assessment model that can systematically incorporate all relevant evidences of SCC in a sensible way. This paper presents a robust risk assessment model for SCC, which uses evidence from failure histories, observation from assessments (i.e., digs, pressure tests, and ILIs), and mechanistic understanding of SCC (i.e. susceptible coating, pipe material, stress level, soil properties, etc.). This risk model is transparent and updateable, which allows incorporation of new scientific learnings and findings of SCC.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».