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Enregistrement W4312995325 · doi:10.1115/ipc2022-87046

Use of Inertial Measurement Unit In-Line Inspection Data to Support Code Stress Compliance and Integrity Evaluations

2022· article· en· W4312995325 sur OpenAlexaff
Jonathan Prescott, Curtis Patterson, Arfeen Najeeb

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensHusky Energy (Canada)Stantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInertial measurement unitPipeline (software)Pipeline transportComputer scienceUnits of measurementOrientation (vector space)Real-time computingEngineeringMechanical engineeringComputer visionPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pipelines are an essential segment of infrastructure required to transport a variety of products to markets in our economies. The integrity and safe operation of those pipeline necessitates that pipeline operators have a thorough understanding of their pipeline systems, their configuration, and the changing operating condition within their pipeline networks. Inertial measurement unit (IMU), a technology that can measure the angular rate and acceleration and when combined with global positioning and navigation equipment such as pipeline above ground markers, can calculate position and orientation with 6 degrees of freedom: x, y, z, and pitch, roll, and yaw. IMU launched within the pipeline via in-line inspection tool trains, can be used to develop accurate three-dimensional geometry of the pipelines they inspect. This information can be used to confirm the geometry of the pipeline (i.e. degree of roping, bend angle, bend radius, and other abnormalities observed within the generated centerline from the inspection based on conventional construction practices). Therefore, the application of IMU technology within pipeline design and integrity work can be a useful tool in providing the necessary input information which can support ongoing studies such as verification of maximum operating thermal differentials which can be imposed on a pipeline to remain compliant with governing pipeline codes, and/or the information can be used to perform gap analysis studies with other integrity records (alignment sheets, as-built pipe tallies), or to support other pipeline integrity evaluations. When IMU data is processed with mathematical techniques essential information from IMU data can be obtained such as bend angle, bend radius, and degree of installed curvature. A case study showing the results of the application of processed IMU data for as-built evaluation is presented and its use to help support a variety of decision making is discussed. The IMU data is a key data input when constructing detailed finite element models for on-going stress analysis studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,402
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,026 · 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 tête enseignante, 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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