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Enregistrement W4392159417 · doi:10.18280/i2m.230101

Development and Evaluation of a MQ-5 Sensor-Based Condition Monitoring System for In-Situ Pipeline Leak Detection

2024· article· en· W4392159417 sur OpenAlexvenueno aff
Imhade P. Okokpujie, Oghenemaro Avwunu, Saheed Akande, Joseph O. Dada, Adekunle Ibrahim Musa, David I. Agbemuko

Notice bibliographique

RevueInstrumentation Mesure Métrologie · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire Detection and Safety Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeakLeak detectionPipeline (software)Computer scienceIn situEmbedded systemReal-time computingEnvironmental scienceEngineeringOperating systemChemistryEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The condition monitoring system for an in-situ pipeline is an innovative concept that uses MQ-5 sensors to detect fuel leaks in pipelines and relay concentration data to a receiver station. The essence of the monitoring process is to ensure the safety and security of engineering properties and lives. The project addresses the crucial requirement for rapid detection of fuel leaks to avoid environmental problems, economic losses, and safety risks connected with pipeline circulation. The goal is to create a leak detection monitoring system. The project required the design and execution of four transmitter stations, each responsible for detecting fuel leaks at various places along a small-scale pipeline and transmitting concentration data to a central receiver station. The system's response time, a critical performance parameter for this project, was measured by timing how long it took for an alert to arrive at the receiving station after the transmitter detected a leak. This time was measured at three distances between the transmitter and receiver stations: 1m, 2m, and 3m. Multiple measurements were taken at each distance, and the average response time was computed. The results showed that as the distance between the stations increased, so did the reaction time. The average response time at 1m was 3.37 seconds, whereas, at 2m and 3m, it was 3.856 seconds and 4.198 seconds, respectively. A t-test inference was performed to check that there was a distinct difference between the response times for each distance, and a significant difference was detected. The built system effectively demonstrated its ability to detect fuel leaks, and the observed response times offered useful information about the system's performance at various distances. This technology demonstrates the potential to improve pipeline transportation safety and efficiency by enabling early identification of fuel leaks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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