Advanced Non-Destructive Methods for Defect Characterization Under Coating for In-Service Storage Tanks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent years there has been significant development of non-destructive technologies for on-stream inspection using remotely operated tools. Many operator companies have a keen interest in adopting such technologies to fulfil the integrity, reliability, and regulatory requirements while minimizing the operational impact. There has been substantial development of in-line inspection tools for pipeline defect characterization, but there is an industry gap of such tools for in-service floor inspections of crude oil storage tanks. Further research and development are required to overcome the challenges of sludge removal, sensor data acquisition under sediments, tool navigation in a viscous product, and electrical hazards in flammable and combustible products. To accelerate industry innovation, Enbridge has designed and constructed a test tank environment which is a small-scale version of a large-capacity crude storage tank with prefabricated floor defects for vendors to evaluate their robotic in-service inspection equipment. This paper will describe the test tank design as well as the stages of the project for evaluating tool performance in different product environments. In the first stage, the tools will be tested in water, and their performance will be compared with conventional technologies used in out-of-service inspections.
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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 | 0,001 | 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 ».