Pipeline Geohazard Target Susceptibility Threshold – A Reliability-Based Rationalization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pipeline geohazard assessment involves the delineation and quantification of threat severity associated with a suite of geohazard mechanisms deemed credible for a specific setting or project. The context for a typical assessment is loss of containment from the pipeline — an ultimate limit state (ULS) — considering individual geohazard mechanisms (e.g., landslide, fault displacement, rockfall, subsidence, etc.). To estimate the probability of loss of containment associated with a particular geohazard mechanism at a given location, the evaluation process can be partitioned into an estimate of the probability of occurrence of the geohazard mechanism at that location, and the conditional probability of loss of pipe integrity should the event occur. The product of these two probabilities is termed “susceptibility” expressed as loss of containment events per year at a given location. A typical approach to manage geohazards assessed in this way is to set a target susceptibility threshold to determine mitigation requirements to reduce the estimated susceptibility value for individual geohazards. The rationale for selecting a target susceptibility threshold value has been a topic of interest in recent pipeline projects in Canada. This paper demonstrates a reliability-based approach in rationalizing the selected pipeline geohazard target susceptibility threshold and linking geohazard assessment results to Quantitative Risk Assessment (QRA) of all threat categories in ASME B31-8S.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».