Risk-based integrity management (RBIM) of oil & gas offshore fixed steel structure platform
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
Oil and gas offshore facilities structures operating in harsh environments are associated with high risk and the likelihood of failures. Hence, frequent inspections are needed to enhance the integrity and reliability of these 'platforms' structures using a rigorous strategy. The purpose of this research is to develop an integrity management strategy for an above and underwater offshore platform steel structure using risk-based integrity management assessment. This strategy is developed in four steps: step one identifies the elements of the platform structures suitable for risk-based integrity management; in step two, identifies anomalies and degradation mechanisms. The third step is hazard identification using qualitative risk analysis, by hazard and operability model, and quantitative risk analysis, by the fault tree model, to calculate the probability of failure then qualitative assessment assigns the consequences. Step four ranks the risk to prioritize inspection and maintenance schedule and build an integrity management strategy. As an outcome of this thesis, we are able to identify and categorize the degradation and deterioration mechanisms for the fixed steel structure platforms and gain an understanding of platform structural risks and rank these according to severity. Consequently, increase and enhance the reliability and integrity of the platform using an appropriate integrity management strategy. The proposed risk-based integrity management analysis proved that the risk-based inspection and risk-based maintenance methods used in this work are effective in terms of time, efficiency and cost, through reducing the frequency of inspection from 12 months to 24 or 36 months in some cases.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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