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Enregistrement W4312831036 · doi:10.1115/ipc2022-87148

Relative Risk of Alternating Current Power Line Faults Affecting Nearby Pipelines

2022· article· en· W4312831036 sur OpenAlexaff
Ryan D. Stewart, Devin Bear, Jason Skow

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrical Fault Detection and Protection
Établissements canadiensSaskTel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFault (geology)GroundElectric power transmissionPipeline transportLine (geometry)Electrical engineeringEngineeringPipeline (software)Transient (computer programming)Electric power systemTransmission lineCurrent (fluid)Power (physics)Computer scienceGeologySeismologyMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The co-location of pipelines and alternating current (AC) transmission lines can lead to electrical hazards on a pipeline. One example is a transient voltage that electrifies a nearby pipeline during a power line to ground fault. A power line fault, typically caused by a lightning strike, cut power line, or windstorm, results in electrical potential being transferred to ground. A buried pipeline near a fault acts as a grounding conductor, carrying energy to an area of lower potential than the incident location. Current carried through a pipe is a hazard to people and equipment. A current travelling to an above ground structure could lead to an individual becoming part of an electrical circuit if they touch the structure and the possibility of a high electrical current flowing through an individual’s entire body. While current literature describes how to mitigate the effects of power line faults, there are limited sources that describe a process to quantify the probability of power line faults affecting pipelines. In this paper, a method to assess the frequency of AC powerline faults and their potential impact to pipeline infrastructure is described. The model incorporates spatial and historical factors to evaluate the exposure of individual assets to AC power line faults. It estimates the powerline fault frequency and the area of ground potential rise that could lead to safety consequences for workers or members of the public. The collection of fault frequency data, the calculation of fault current from transient voltage hazards, and the estimated area of potential harm from transient voltage hazards are discussed. The model was developed to rank the risk of power line fault incidents across a company’s pipeline system. The results of the assessment help prioritize locations to perform more detailed site-specific analysis for the design and installation of mitigation systems.

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,253
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeObservationnel
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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