Development of an ILI Service for Heavy Wall Pipelines Based on EMAT Technology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electro Magnetic Acoustic Transducer (EMAT) technology based ILI inspections have become vital for maintaining the safety of gas pipelines in order to manage crack threats. This technology has evolved over the past decade and has become widely used. As with any technology, existing EMAT services have limitations based on the physics of EMAT and the approach to the application of the technology in ILI services. This paper will describe how TC Energy and ROSEN collaborated to develop reliable EMAT inspection services for heavy wall pipeline applications in addition to the capability of currently available technology. This technology development process involved advancements in sensor design and fabrication, incorporation of latest electronic developments to enhance magnetization as well as leveraging machine learning techniques to enable EMAT inspection of pipelines up to 16.4 mm wall thickness. The paper will also describe the technology validation process including proof of concept, lab testing, innovative testing process on sample pipe while applying artificial defects that closely mimic natural ones, performance qualification process in line with applicable codes, pilot testing, and performance validation. The full process was executed to conform to typical industry validation requirements and to qualify under operator’s extensive technology validation program. The paper will also review preliminary results of the first pilot application and approval for broader application in pipelines. The paper describes the collaborative efforts of the research and development teams, business line management and key account management at ROSEN as well as the technology validation, threat management, and project management teams at TC Energy. The work has culminated in five inspections completed (48″ and 36″) on the operator’s system in Canada and the USA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».