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Enregistrement W3133922884 · doi:10.1016/j.jpse.2021.02.001

Risk-based pipeline integrity management: A road map for the resilient pipelines

2021· article· en· W3133922884 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Pipeline Science and Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaGenome Canada
Mots-clésIntegrity managementStructural integrityRisk analysis (engineering)Risk managementPipeline transportData integrityPipeline (software)Computer scienceEngineeringBusinessComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pipelines are the most vital energy-transportation mediums of today’s energy-intensive economies. To a level, pipeline integrity is tied to the continuous development and robustness of modern societies, where major failures may result in dire environmental, societal, and economic consequences. Therefore, pipeline safety and integrity are crucial for a sustainable future and responsible development. Pipeline integrity management has been a topic of interest for regulators, practitioners, and academicians alike. Over the past four decades, integrity management has evolved from prescriptive visual inspection and assessment to risk-based integrity management using real-time data. This paper aims to capture the evolution of risk-based methods in integrity management, focusing on the last two decades. The paper answers four primary questions: What is integrity management, and how has it evolved? How does the concept of risk fit in integrity management? What are the methods used to assess and manage pipeline integrity? How will integrity accommodate Industry 4.0?

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,233 · 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