Third-Party Damage Model for Gas Distribution Pipelines
Notice bibliographique
Résumé
Third-party damage (TPD) is any damage to underground infrastructure that occurs during work unrelated to the asset. In 2015, there were 10,107 TPD incidents in Canada causing over a billion dollars in estimated damage. TPD is the leading cause of failure for distribution gas pipelines; since distribution pipelines are generally located in areas with high population densities, TPD has significant safety and economic implications. In this study, a probabilistic model is developed to qualify the probability of failure of distribution pipelines due to TPD. The model consists of a fault tree model to quantify the probability of hit given the occurrence of third-party excavation activities and the methodology to evaluate the probability of failure given hit. Fault tree analysis (FTA) is a top down, deductive failure analysis method which uses Boolean logic to combine a series of basic events to analyze the state of a system. Earlier prior research demonstrated the ability of a FTA to quantify the probability of TPD occurring on natural gas transmission pipeline systems. These models allow for a quantitative analysis of preventative measures and, in conjunction with current practices, facilitate a predictive method to plan and optimize resource allocation for damage mitigation and emergency preparedness. The developed TPD model is validated using the data provided from a region in Southwest Ontario. The model will provide distribution companies with a practical tool to identify third-party damage hot spots, develop proactive third-party damage prevention measures, and prioritize damage repair activities using a risk-based approach.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».