Classification of failure modes of pipelines containing longitudinal surface cracks using mechanics-based and machine learning models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper applies the mechanics-based approach and five machine learning algorithms to classify the failure mode (leak or rupture) of steel oil and gas pipelines containing longitudinally oriented surface cracks. The mechanics-based approach compares the nominal hoop stress remote from the surface crack at failure and the remote nominal hoop stress to cause unstable longitudinal propagation of the through-wall crack to predict the failure mode. The employed machine learning algorithms consist of three single learning algorithms, namely naïve Bayes, support vector machine and decision tree; and two ensemble learning algorithms, namely random forest and gradient boosting. The classification accuracy of the mechanics-based approach and machine learning algorithms is evaluated based on 250 full-scale burst tests of pipe specimens collected from the open literature. The analysis results reveal that the mechanics-based approach leads to highly biased classifications: many leaks erroneously classified as ruptures. The machine learning algorithms lead to markedly improved accuracy. The random forest and gradient boosting models result in the classification accuracy of over 95% for ruptures and leaks, with the accuracy of the decision tree and support vector machine models somewhat lower. This study demonstrates the value of employing machine learning models to improve the integrity management practice of oil and gas pipelines.
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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 découle