A failure prediction model for corrosion in gas transmission 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
Transmission pipelines comprise a major part of a gas network, conveying natural gas within jurisdictions, and across international boundaries. In the United States, more than 10,000 failure incidents have been reported in gas transmission pipelines in a 20-year period from 1996 to 2016 leading to a cumulative property damage of more than $748 million. Among different failure sources, corrosion is ranked as the most frequent one, corresponding to approximately a quarter of total failures. Though in-line inspection is counted as the most frequently applied corrosion monitoring technique for oil and gas pipelines, it imposes considerable costs due to the necessity of implementing frequent inspections using smart devices. For this reason, several failure prediction models have been developed to estimate the corrosion failure. However, the majorities of these prediction models rely solely on experimental tests or limited historical records which undermine the extent of their applicability and ignore pipeline environmental and geographical circumstances. The objective of this research is to develop failure prediction models for external corrosion in underground gas transmission pipelines by considering both conventional and environmental/geographical variables. For this objective, multiple regression analysis was performed on the accessible historical data reported for gas transmission pipelines. Two main climate regions of Great Plains and South East in the US were selected, and their corresponding failure prediction models were developed. Such development was based on a step by step procedure analyzing different scenarios. Considering diagnostic measures, null hypothesis and residual analysis, scenario 3 was selected as satisfactory. The validation tests of the developed models present a root mean square error (RMSE) of 0.04 and 0.07 and R-Sq of 0.93 and 0.75, respectively. The results of this research can be applied in maintenance planning of gas transmission pipeline to estimate the critical time in which a pipeline may encounter external corrosion failure, and to accordingly schedule the maintenance activities.
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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 | 0,001 | 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