Single and multiphase flow leak detection in onshore/offshore pipelines and subsurface sequestration sites: An overview
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
Leaks may occur in existing pipelines, even when designed with quality construction and appropriate regulations. The economic impact of oil spills and natural gas dispersion from leaks can be huge. Failure to detect pipeline leaks promptly will have an adverse impact on life, the economy, the environment, and corporate reputation. Therefore, early detection of leaks, their location, and their size with high sensitivity and reliability are important for efficient hydrocarbon transportation through a pipeline, both in onshore and offshore applications. Although several studies have been conducted on leak detection using various techniques, recent literature that comprehensively investigates and summarizes the different multiphase leak detection techniques could not be found. Therefore, this paper provides a comprehensive review of the different leak detection techniques in pipelines, wellbores, and subsurface sequestration wells. This is done by studying the different multiphase flow leak detection techniques using various Computational Fluid Dynamics (CFD), Mechanistic, Machine Learning models, and digital twin techniques in the pipeline as well as in sub-surface sequestration sites. A comprehensive investigation revealed that a few studies have been conducted related to integrated multiphase flow leak experiments, computational fluid dynamics, mechanistic models, and implementing extended real-time transient monitoring using machine learning. This type of systematic investigation is deemed to be more useful for field applications. Furthermore, a new set of recommendations is provided in the last section which shows how experimental, mechanistic, and CFD simulation data can be used to drive a statistical approach based on modern deep learning and digital twin techniques. This allows for the precise understanding of the leak events such as size, location, and orientation of the leak, without sending a remotely operated underwater vehicle or aircraft to scan the whole pipeline and ocean.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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