Managing Rooftopping: An In-Line Inspection Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Variation in longitudinal seam weld geometries can pose a challenge for liquid operator’s crack management programs. Both, radial misalignment and angular misalignment (also known as “peaking” or “rooftopping”) contribute to what is termed an “anomalous” seam weld geometry. These anomalous geometries create two challenges for an operator’s crack management program: they can reduce the fatigue life of the seam weld due to an increased stress concentration; and they create an unexpected geometry which challenges crack in-line inspection tools. The combination of these challenges can create a situation where a seam weld flaw can propagate at a higher rate without being detected by in-line inspection technologies, increasing the risk of failure. It is therefore prudent for operators to understand where they may have anomalous seam weld geometries and adjust their crack management plan accordingly. This paper outlines the approach taken by TC Energy to leverage existing datasets to quantify anomalous seam weld geometries, and more specifically rooftopping, on pipe following an incident. Several different in-line inspection technologies were investigated to quantify the presence of rooftopping, with various levels of success. One of the most promising approaches involved sensor stand-off data of an ultrasonic wall thickness measurement technology. The technology was initially pulled through a calibration spool in which rooftopping was artificially introduced. Through collaboration between the TC Energy and NDT Global, an algorithm was developed to not only detect, but also size the levels of rooftopping within the pipeline. The results of the excavation program found that the technology could adequately detect rooftopping. The absolute sizing of rooftopping is an area of focus for future improvements; however, the ability to detect rooftopping allows for a better understanding of the pipeline system and adds another level of data integration which TC Energy has used to improve their liquids crack management program.
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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 ».