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Enregistrement W4312246028 · doi:10.1115/ipc2022-86889

Explained: Ultrasonic Self-Propelled Robotic Inspection Solution for Unpiggable Dock Line

2022· article· en· W4312246028 sur OpenAlexaboutno aff
Corey J. Richards, Cedric Bolduc, Børge Hamnes

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMarine and Offshore Engineering Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDOCKEngineeringScheduleDowntimePiggingRefineryTerminal (telecommunication)Pipeline transportComputer scienceMarine engineeringTelecommunicationsReliability engineeringMechanical engineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While under various banners, Valero Energy Inc. has been a staple in the refining and marketing of products since 1961. Key facilities such as the Montreal East Terminal and the St-Romuald Refinery supply their carriers and customers (resellers and wholesalers) in the regions of Southern Quebec, the Maritimes, and the Greater Ottawa and Toronto areas, with smaller terminals in these areas serving the Northeastern United States market. Guaranteeing that delivery orders are met and critical product is delivered on schedule requires Valero’s terminals to have comprehensive integrity programs in place. Comprehensive programs, which include risk modeling, in-line inspections and tank inspections, to name a few, help to ensure there is no unexpected downtime due to incidents. While ensuring the integrity of any oil and gas pipeline network contains its own challenges, facility or terminal piping does not often contain the typical infrastructure to employ standard technologies. Accordingly, specialty solutions are often required. Such is the case for Valero’s 960-meter, 10inch dock line at the Gaspé Terminal, which is a critical supply link transporting refined products from shipping vessels to the terminal. The technical challenges that needed to be overcome for the inspection of this underground dock line included: • No pig launcher and pig receiver present; dock line not designed for conventional pigging • Dock line only has flow when unloading to ships • In-service operating conditions prohibited conventional ILI tool inspection • Limited space available for equipment to support standard pigging operation • Staging of equipment on the dock would pose additional risks for the environment in the event of loss of containment for any supporting pumping equipment This paper will outline the validation, testing and execution of a self-propelled robotic tethered solution in combination with an ultrasonic wall measurement (UTWM) system capable of navigating the complexities of the Gaspé dock line. The inspection solution outlined in the paper did not require any major modifications to the dock line system, nor did any equipment need to be present on the dock side. The utilization of dedicated crawler units eliminated the requirements for flow or pressure in the dock line to propel the tool during inspection. Overall technical and operations benefits of this solution are: • Accurate and precise feature classification and sizing by quantitative ultrasonic measurement • Two sets of data (from both the inbound and outbound run) with the outbound run providing a further verification for the inbound run • Real-time data analysis and preliminary report on-site, followed by a thoroughly reviewed final report The online self-propelled tethered crawler inspection system contained the actual inspection tool, the drive unit, the umbilical winch and a computer system to communicate with and control the inspection vehicle. The paper will outline in detail the workings of the inspection tool, particularly: • The ridged ring UT sensor unit • The modifications and testing to ensure the system could pass features in the line • The electrically driven propulsion system While the focus of this paper is the deployment of this inspection solution in the Gaspé dock line, it will also compare previous operational experiences with running a free-swimming tool. Overall, the paper will outline not only how this solution better ensured the integrity of the line itself, but also how its execution reduced safety and environmental risks, while still collecting indispensable, high-quality in-line inspection (ILI) data.

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,644

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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