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Enregistrement W3125014279 · doi:10.1115/ipc2020-9472

Improved Semi-Quantitative Reliability-Based Method for Assessment of Pipeline Dents With Stress Risers

2020· article· en· W3125014279 sur OpenAlex
Amandeep Singh Virk, Doug Langer, Janine Woo, Nader Yoosef‐Ghodsi, Muntaseer Kainat

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Pipeline (software)Pipeline transportReliability engineeringComputer scienceProcess (computing)Noise (video)Probabilistic logicCurvatureStress (linguistics)EngineeringStructural engineeringMechanical engineeringArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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