A Novel Pipeline Age Evaluation: Considering Overall Condition Index and Neural Network Based on Measured Data
Notice bibliographique
Résumé
Today, the chemical corrosion of metals is one of the main problems of large productions, especially in the oil and gas industries. Due to massive downtime connected to corrosion failures, pipeline corrosion is a central issue in many oil and gas industries. Therefore, the determination of the corrosion progress of oil and gas pipelines is crucial for monitoring the reliability and alleviation of failures that can positively impact health, safety, and the environment. Gas transmission and distribution pipes and other structures buried (or immersed) in an electrolyte, by the existing conditions and due to the metallurgical structure, are corroded. After some time, this disrupts an active system and process by causing damage. The worst corrosion for metals implanted in the soil is in areas where electrical currents are lost. Therefore, cathodic protection (CP) is the most effective method to prevent the corrosion of structures buried in the soil. Our aim in this paper is first to investigate the effect of stray currents on failure rate using the condition index, and then to estimate the remaining useful life of CP gas pipelines using an artificial neural network (ANN). Predicting future values using previous data based on the time series feature is also possible. Therefore, this paper first uses the general equipment condition monitoring method to detect failures. The time series model of data is then measured and operated by neural networks. Finally, the amount of failure over time is determined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».