A Framework for the Probabilistic Integrity and Risk Assessment of Unpiggable Pipelines
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pipeline integrity programs require validation techniques such as in-line inspection (ILI), pressure testing (PT), or direct assessment (DA). Many unpiggable pipelines present operational restrictions for the use of ILI tools. DA is applied through four steps: data gathering; indirect examination (IDi); detailed examination (DEx); and post-assessment. The flow and corrosion models used for the IDi are physics-based and do not quantify the uncertainties in the variables, the models, nor the corrosion process. The selection of verification sites for the DEx from the IDi, is not risk based. The post-assessment does not include a formal risk evaluation. The purpose of this paper is to present a framework for the integrity assessment of unpiggable pipelines, which are subject to internal corrosion. This integrity assessment is done by combining probabilistic flow and corrosion models with risk assessment. The flow model calculates variables that affect the corrosion process, thereby enhancing the predictability of the corrosion model. A risk analysis combines the information from the corrosion model with a consequence model to define the verification sites, and field verification is used to update the corrosion model. Risk evaluation uses the output of the risk analysis to recommend optimal inspection, maintenance, and risk mitigation strategies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle