MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3207536613 · doi:10.1115/pvp2021-61650

Design of Piping Systems for Accidental Explosion and Fire Events

2021· article· en· W3207536613 sur OpenAlexaff
Necip Onder Akinci, James Loudoun, Krishna Parvathaneni, Hyun‐Su Kim

Notice bibliographique

RevueVolume 2: Computer Technology and Bolted Joints; Design and Analysis · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensSuncor Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipingEngineeringProcess (computing)Engineering design processReliability engineeringStructural engineeringComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Piping systems constitute the most critical portion of process plants. Proper blast and fire design of critical piping systems improve safety and resiliency. Design of piping and pipe supports are typically governed by operating and abnormal load conditions depending on the design basis. Well established analysis and design methodologies as per the applicable ASME codes ensure performance of piping systems against load cases such as internal pressure, thermal expansion, self-weight, wind, seismic and vibration. Pipe stress analysis using code based linear elastic analysis methods allow design for these types of conventional load cases in a practical way. However, beyond design basis load cases from hydrocarbon accidents including explosion and fires can pose additional challenges. Limitations of conventional design tools against demands due to extreme events require use of more advanced techniques. This study presents a practical approach for assessment and design of piping systems for hydrocarbon accident events. Performance based failure criteria for piping systems has been shown to reduce the conservatism compared to allowable stress design for extreme events. Examples from major projects and case studies are also presented to demonstrate the technical approach. Consideration of a holistic approach accounting for interaction of piping and its support structure plays a key role in improving the design process.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,246 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVolume 2: Computer Technology and Bolted Joints; Design and AnalysisMême sujetRisk and Safety AnalysisTravaux en français237 207