Implementation and Validation of Reliability-Based Crack Assessment for Natural Gas Pipelines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Traditional in-line inspection (ILI)-based crack management programs use deterministic methods, where the calculated failure pressure ratio (FPR) and ILI-reported crack depth are compared with their respective thresholds. In recent years, TC Energy has developed a probabilistic crack assessment method, where annual probability of small leak (POSL) and probability of failure (POF, i.e., probability of burst) are evaluated. The mitigation plan is then made by comparing the annual POSL and POF with their respective thresholds. The advantage of the probabilistic method over deterministic method is that the former portrays reality better by explicitly accounting for the uncertainties associated with pipeline geometric and material properties, ILI-reported crack sizes, crack growth and burst pressure models. This study demonstrates the safe implementation of the probabilistic assessment method for stress corrosion cracking (SCC) based on EMAT-reported ILI data and correlated dig data associated with three natural gas pipelines in Canada. Comprehensive validation was conducted by comparing the EMAT-based mitigation plan with the in-ditch assessment of a large set of dig data. Three key questions were addressed in the validation: (1) Does the probabilistic method capture all critical features identified in the field? (2) Whether the features avoided by the probabilistic method were unnecessary to excavate based on in-ditch assessment? (3) What is the benefit of the probabilistic method in comparison with the traditional deterministic method? The examination indicates that the developed probabilistic assessment process captures all the critical SCC features identified in the field, and the digs avoided by the probabilistic method are confirmed to be unnecessary in the field. The result demonstrates that the reliability-based method can reduce a significant number of unnecessary digs without compromising safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».