Improved Semi-Quantitative Reliability-Based Method for Assessment of Pipeline Dents With Stress Risers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dents, especially those interacting with stress risers, can pose integrity threats to pipeline systems. Regulations in Canada and the United States mandate the repair of dents based on depth and interaction with stress risers, however, there have been cases in the past where dents that have passed these criteria have ended up in loss of containment. Recent industry’s recommendations regarding dent integrity analysis are predominantly based on strain, and the dent-fatigue models have been proven to be limited in their application. Additionally, these models or methodologies are generally deterministic which may not fully account for uncertainties associated with pipe properties and in-line inspection (ILI) tool measurement. Enbridge Liquid Pipelines Inc. had previously presented a framework to support system wide dent assessment with an efficient probabilistic-based calibrated semi-quantitative analysis method for dents (SQuAD), which elicits potentially injurious features from thousands of features within a system in a reasonable analysis timeframe. This paper expands on the authors’ previous work and presents several improvements that have since been made to the SQuAD model to address the limitations in the initial version of the model. The previous version of SQuAD was strain-based and did not explicitly account for pressure-cycling induced, fatigue-based failure quantitatively. An approximate circle fitting method was adopted for estimating the dent’s radii of curvature in order to calculate strains. In the improved model, filtering techniques have been employed to reduce the noise in the ILI-reported data while preserving the dent shape. Furthermore, a simplified FEA process has been developed to calculate the stresses within a dent due to pressure cycles, thus the fatigue-based Probability of Failure (PoF) of a dent can now be estimated using S-N approach. The filtered data allows for better accuracy in quantifying the radius of curvature of dents as reported by ILI tools, which are used for calculating dent strain as recommended in the updated version of ASME B31.8, Appendix R. Finally, the feasibility of applying this improved SQuAD model is discussed from an operator’s perspective. The improvements allow the enhanced SQuAD model to be used as an effective screening tool on a system-wide basis as part of a comprehensive, reliability-based dent assessment framework.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».