Quantitative Assessment of Incorrect Operations Threat
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Incorrect operations have risen to the second highest cause of incidents based on the Canadian Energy Regulator (CER) data from 2008 to September 2023 for incidents reported under the Onshore Pipeline Regulations and the Processing Plant Regulations. Despite its considerable impact on the performance of pipeline systems, a comprehensive understanding of what constitutes incorrect operations and the development of a robust risk assessment methodology for this specific threat remains limited. Incorrect operation is identified as a threat in the American Society of Mechanical Engineering standard, ASME B31.8S Managing System Integrity of Gas Pipelines, Appendix A-8, which defines it as a time-independent issue involving deviations from proper operating procedures or a failure to adhere to established protocols. The crux of this paper lies in the introduction of an innovative and comprehensive method tailored explicitly to evaluate the diverse failure modes associated with incorrect operations. The methodology advocates a systems-based approach by establishing correlations between failure incidents and an array of contributing factors, spanning system intricacies, job-specific attributes, and individual behavioral facets. The Pipeline and Hazardous Materials Safety Administration (PHMSA) database was leveraged to establish baseline failure frequencies specific to this threat. Additionally, incorporating data provided by a pipeline operator, the assessment of the incorrect operations threat was modified by considering factors such as construction year, temperature, state/province, high-consequence areas (HCA), maintenance, and asset type. The paper details the methodology employed in creating the model, and a preliminary evaluation of the model results is presented. Furthermore, the paper explores opportunities for further refinement of the model, discussing the “ideal” model and the data required for the ideal model to be realized. In doing so, the research aims to enhance our comprehension of incorrect operations within the complex context of pipelines, fostering advancements in risk assessment methodologies for improved pipeline safety and reliability.
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».