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Enregistrement W4224212292 · doi:10.2118/209262-ms

Detection of 2.187 Gallon Pipeline Leakage by Optical Sensor Based on Coherent Interaction of Pulse and Depleted Pump Technology

2022· article· en· W4224212292 sur OpenAlexaff
Lufan Zou, Omur Sezerman

Notice bibliographique

RevueSPE Western Regional Meeting · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensOZ Optics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeakage (economics)Pipeline transportOptical fiberEnvironmental scienceAttenuationPetroleum engineeringMaterials scienceEngineeringOpticsEnvironmental engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pipelines provide one of the safest and most reliable means for transportation of oil and gas. Due to the severity of the economic and environmental impacts associated with leakages, the industry is constantly seeking more efficient and reliable monitoring systems. Extending the sensing range on long-distance pipelines is a challenge. Increasing the optical power to compensate for higher attenuation or lower SNR due to the fiber length increases the risk of fire when a rupture occurs. A coherent probe-pump-based Brillouin sensor with less than 1mW (Laser Class 1M) of cw pump power has been developed for use with sensing fibers up to 200 km. It works by controlling the depletion of the pump beam resulting from the strong coherent interaction of the probe and the depleted pump (CIPDP). The initial results from detection of pipeline leakage using a DSTS based on CIPDP technology are presented. The overall goal of the experimental procedure is to assess the leakage detection capabilities of the optical sensing technologies. A blind test methodology was followed in which the number, position, and time of the leaks were not known beforehand to the sensor manufacturers. Approximately one-third of the pipe diameter was embedded in soil, so leaks were limited to the lower portion of the pipe. The remainder of the pit was filled with water. Within the pipeline, a system of tubing and valves was used to route the test fluid to the appropriate locations to simulate leaks. A leakage volume of 2.187 gal was detected in one minute by a DSTS based on CIPDP technology. This simulated leak happened through a 1/8″ orifice with an injection pressure of 105 psi and a difference of 39°F (21.6°C) between the line temperature and the soil temperature. When the injection pressure dropped to 22 psi and the difference between the line temperature and the soil temperature dropped to 20°F (11.1°C), leakage volumes as small as 6.72 gal were detected in 5 minutes. All leaks with different volumes controlled by injection pressure, orifice, line temperature, and duration were detected successfully.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,232
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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