Rapid Strain Demand Estimation of Pipelines Deformed by Lateral Ground Movements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In strain-based design and assessment, accurate measurement of pipe longitudinal strain demand is a key element in performing proper strain assessments. Quick pipeline strain assessments are usually needed after widespread natural disasters such as earthquakes or heavy rainfalls that affect multiple lines at several sites. Finite Element Analyses (FEA) and In-line Inspection (ILI) tools are the most common methods to measure/estimate the longitudinal strain demand of in-service pipelines. However, because they are rather time-consuming methods, they cannot be relied on when quick fitness-for-service evaluations of pipelines is needed. ILI needs considerable amount of time for planning and preparation as well as post-run analyses, and FEA needs extensive efforts to gather input data which might not be readily available for each site. Enbridge recently used a method of strain demand estimation during a rapid response process to several sites affected by lateral landslides after major weather events. The method involves gathering basic field measurements of pipe deformed shape and performing analytical strain calculation by using curve-fitted deformed shape functions. This paper describes this method, its key elements, and the assumptions on which it is based. It also presents the evaluation of this method via FEA of several pipes, soil conditions, and landslides scenarios. And finally, it concludes the capability of this method for different cases of pipes and landslides.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».