Relative Risk of Alternating Current Power Line Faults Affecting Nearby Pipelines
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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 découle