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Enregistrement W3189550497 · doi:10.1061/9780784483602.038

Innovative Overline Survey Techniques for the Water and Wastewater Industry

2021· article· en· W3189550497 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.

Notice bibliographique

RevuePipelines 2021 · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Destructive Testing Techniques
Établissements canadiensNova Scotia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline transportReliability (semiconductor)Pipeline (software)Survey data collectionCathodic protectionIntegrity managementEngineeringProcess (computing)Computer scienceReliability engineeringForensic engineeringEnvironmental scienceEnvironmental engineeringMechanical engineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overline survey (or indirect inspection) techniques have been developed to assess the likelihood of external corrosion on buried, coated, and cathodically protected pipelines from above ground. Proven survey technologies currently used in the oil and gas industry have significant potential within the water sector due to their ability to capture multiple integrity data sets simultaneously and increase data reliability while reducing the time and costs to collect, process, analyze, and report inspection results. For piggable pipelines, these techniques can also be used to complement data from inline inspection tools to ensure the comprehensive assessment of pipeline integrity. This paper summarizes proven innovative overline survey techniques used to assess the depth of cover, coating condition, and cathodic protection performance. Real-world examples showing the benefit of combining overline survey data with inline inspection data to improve pipeline integrity will demonstrate the potential of these techniques within the water sector.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,434

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,243 · 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