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Enregistrement W4312950946 · doi:10.1115/ipc2022-97332

Probabilistic Surviving Population Remaining Life and Inspection Timing Guidance

2022· article· en· W4312950946 sur OpenAlexaff
Lyndon Lamborn, Mark Neuert, Ernest Kwok, Mahmoud A. A. Ibrahim, Bradley Krug

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProbabilistic logicPipeline transportPipeline (software)Hydrostatic testTimelineReliability engineeringComputer scienceEngineeringPopulationStructural engineeringMechanical engineeringMathematicsStatisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The estimation of the Post Hydrostatic Test (PHT) baseline crack Inline Inspection (ILI) timeline for oil pipelines, and their ILI re-inspection intervals afterwards, can be a technically challenging task for some operators due to the complexity of the analysis and the computational resources required to perform the analysis. In addition, a balance between the proper level of conservatism in the analysis assumptions needs to be considered to ensure that the targeted level of safety is achieved while maintaining optimized inspection intervals to reduce cost. While generalized guidance for re-assessment timing is provided in STP-PT-011 [1] for gas pipelines susceptible to stress corrosion cracking, this guidance does not fully account for flaw growth due to cyclic pressure loading typical of liquid pipelines. This paper applies a probabilistic method to derive this guidance to liquids pipeline operators on recommended crack ILI and hydrostatic test reinspection timelines for pre-1970s vintage ERW and SAW line pipe. The method requires only input variables that are typically readily available to most pipeline operators, specifically, pressure cycling severity, line length, and defect density. To estimate recommended timelines for hydrostatic tests and crack in-line inspections, assessments were completed using the probabilistic surviving flaw approach described in [2]. This approach provides a realistic probabilistic assessment for remaining life post-hydrostatic test (PHT) in comparison to a traditional deterministic analysis which assumes worst case scenarios for distance from pump station and defect severities. In this paper, the probabilistic approach is baselined and generalized for pre-1970s vintage line pipe. A baseline set of failure probabilities and mean time to failure (MTTF) estimates are probabilistically estimated for an aggressive pressure cycling severity using typical random variable inputs. MTTF was found to be independent of pipeline diameter (assuming maximum operating pressure (MOP) of 72% SMYS), but increased with lower wall thickness, so conservative baseline MTTF results were generated assuming a nominal wall thickness of 0.25″. These results were found scalable with line length, defect density, and pressure cycle severity (expressed in cycles-per-year at 13 ksi hoop stress), allowing these results to be generalized to a line of specific length, defect density, and cyclic loading. In addition, a user-friendly life reduction factor approach is implemented and baselined with two validation cases (one post-hydrostatic test and one post-ILI failure) to account for uncertainties in possible growth accelerators and pressure monitoring provisions. The results support the reduction of the projected MTTF to a conservative deterministic re-assessment timeframe through a life-reduction factor methodology. Expansion of this framework to modern pipe and weld types, along with refinement and additional validation testing is recommended for future work.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,209 · 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'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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