PR-214-153739-WEB ERW Fatigue Life Integrity Management Improvement - Phase III
Notice bibliographique
Résumé
Tuesday, September 17, 2019 11:00 a.m ET PRESENTER: Aaron Dinovitzer, MA Sc., MBA, PEng, BMT Canada HOST: Mark Piazza, Colonial Pipeline Company MODERATOR: John Lynk, PRCI CLICK THE BUY/DOWNLOAD BUTTON TO ACCESS THE WEBINAR REGISTRATION LINK Join the PRCI Integrity and Inspection Technical Committee as they present research results that set out to evaluate the level of conservatism inherent to current state-of-practice procedures using full-scale fatigue testing. Learning outcomes/benefits of attending: - Understand the sources of conservatism, and how to improve the accuracy of, fatigue life estimation techniques for ERW or EFW pipes containing manufacturing process induced crack-like features. - Learn about an improved estimation method of remaining pipe fatigue life estimates that better agree with actual operational experience. This can reduce conservatism in engineering fatigue life estimates over currently used techniques. - Since fatigue life estimates are used to identify inspection intervals and assessing the life of features in a pipeline system, reducing unnecessary conservatism will avoid the cost of unnecessary inspections, pressure tests and repairs before fatigue life is expended. Who should attend? - Pipeline integrity and risk personnel, engineers and management Recommended pre-reading: PR-214-153739-R01 ERW Fatigue Life Integrity Management Improvement - Phase III Register anyway to automatically receive a link to the webinar recording to view on-demand at your convenience. After registering, you will receive a confirmation email containing information about joining the webinar.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,778 | 0,691 |
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 ».