Development and Implementation of Risk-Informed Decision-Making Framework to Manage Corrosion Threat in Gas Transmission Pipelines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Quantitative Risk Assessment (QRA) is becoming an increasingly important part of asset integrity management in the pipeline industry, particularly for assets that can be internally inspected using magnetic flux leakage (MFL) in-line inspection (ILI) tools. The application of QRA to corrosion management involves performing probabilistic risk analysis using structural reliability methods which leverage ILI results, corrosion growth rates (CGR), and relevant sources of uncertainties to calculate the probability of failure (POF) and consequence of failure (COF). The risk quantified in terms of POF and COF, and then assessed against a quantitative reliability framework for each corrosion anomaly. One challenge arises when trying to make integrity decisions considering both the required prescriptive anomaly response criteria with the risk evaluated through QRA. It is common practice for operators to perform an annual QRA for an entire pipeline network, where anomalies found to be of higher risk are selected for risk-informed planning activities as part of the continuous improvement of integrity core process. This can usually happen after the prescriptive responses have been determined and, in many cases, the resulting repair programs have been started. This timeline disconnect in processes has the potential to lead to dig program inefficiencies and missing the opportunity to reduce even further the level of risk in a resource effective way. When compared to the Pipeline and Hazardous Materials Safety Administration (PHMSA) incident data [14] for natural gas pipeline operators, corrosion is the second most pervasive threat behind Third-Party Damage. This shows how industry-wide incorporation of QRA is becoming progressively more important for operators to optimize their risk-informed decision-making with respect to corrosion management. The purpose of this paper is to provide technical guidance on how to implement an integrated risk-informed decision-making (IRIDM) framework when combining QRA with prescriptive response criteria referenced in the Code of Federal Regulations (CFR) Title 49, Part 192 and the Canadian Standards Association (CSA) Z662:23 to enhance the safety and efficiency of a corrosion management program. The paper will then establish how the proposed integrated risk-informed decision-making framework performs when applied to a hypothetical population of corrosion anomalies on a North American natural gas pipeline network.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».