Corrosion Management for Aging Pipelines—Experience From the Forties Field
Notice bibliographique
Résumé
Summary In 2003, Apache became the operator of the Forties Field. The field has now been in operation for 33 years and much of the infield pipeline system has exceeded its original design life of 20–25 years. Apache intends to continue production in the Forties Field for, potentially, in excess of a further 20 years. With that in mind, they have identified numerous issues with respect to corrosion management of the infield pipeline system. Since late 2006, the Forties Field infield pipeline corrosion and integrity management has been carried out by IONIK Consulting/JP Kenny Caledonia Ltd. Working closely with Apache, the infield pipeline system has been reviewed; a number of issues have been assessed and quantified; and practices with respect to corrosion management, corrosion monitoring, and inspection have been implemented. This document examines the issues identified, the corrosion management strategy put in place, and the inspection actions undertaken. Examples of issues identified with respect to corrosion management systems include a requirement for a dedicated pipeline corrosion management strategy, pipeline corrosion modeling, a corrosion risk assessment of the pipeline system, a review of corrosion inhibition and pigging, and a review of key performance indicators with emphasis on pipeline management. Specific corrosion issues identified include anode depletion, preferential weld corrosion, localized corrosion, and 6 o'clock corrosion. Examples of other factors identified have been potential risks from microbial and underdeposit corrosion caused by low flow rates. This publication provides an overview of these issues and the implementation of solutions, alongside changes to items such as documentation and modification of existing procedures, risk assessment, corrosion management, and the implementation of an intelligent pigging program.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».