A New GIS-Based Method to Estimate Annual Probability of Pipeline Failure Resulting From Landslides Based on Actual Failure Locations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Risk assessment and reliability models try to predict the probability of landslide-induced pipeline failures based on detailed, site-specific studies. Because these models are mainly designed to be used on a site-by-site basis, applying them over long pipelines is a challenge due to the challenges of collecting vast amounts of data for those long distances. A new GIS-based method has been developed to produce an order of magnitude approach to estimating the annual probability of landslide-caused failures (POFs) of pipelines over entire transmission systems using historical data that can range from loss of containment, loss of serviceability, and significant deformations caused by landslides. This new method uses high-resolution light detection and ranging (LiDAR) mapping to detect and delineate terrain anomalies interpreted to be the geomorphic response to ground deformations caused by landslides. The possible landslides are inventoried to record their activity, relative relationship with the pipeline, proximity to the centerline, length of intersection with a pipeline, and the angle of incidence between the perceived direction of movement of the potential landslide and the pipeline. This method also integrates regional landslide susceptibility maps depicting the relative likelihood of soil units to landslide occurrence along the pipeline corridor and its surrounding areas. In the presented study case, the developed method is applied to an approximately 19,312-kilometer (12,000-mile) pipeline system located in the United States and Canada. The application of the model yielded results that significantly help the operator to prioritize and optimize the allocation of resources for landslide management. The model can be replicated over multiple pipeline systems and customized to the particular needs of the end-users.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».