Risk assessment of gas pipeline using an integrated Bayesian belief network and <scp>GIS</scp>: Using Bayesian neural networks for external pitting corrosion modelling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Corrosion poses a great risk to the integrity of oil and gas pipelines, leading to substantial investments in corrosion control and management. Several studies have been conducted on accurately estimating the maximum pitting depth in oil and gas pipelines using available field data. Some of the frequently employed machine learning techniques include artificial neural networks, random forests, fuzzy logic, Bayesian belief networks, and support vector machines. Despite the ability of machine learning methods to address a variety of problems, traditional machine learning methods have evident limitations, such as overfitting, which can diminish the model's generalization capabilities. Additionally, traditional machine learning models that provide point estimations are incapable of addressing uncertainties. In the current study, a Bayesian neural network is proposed to include uncertainty in estimating the corrosion defect of a pipeline exposed to external pitting corrosion. The results are then incorporated into a Bayesian belief network for evaluating the probability of failure and its corresponding consequences in terms of social impact, thus forming a comprehensive risk assessment framework. The results of the Bayesian neural network are validated using field data and achieved a testing accuracy of 90%. The framework of the study offers a powerful decision‐making tool for the integrity management of pipelines against external corrosion.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».