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Enregistrement W4405360468 · doi:10.1115/ipc2024-133086

Assessing Hit Rate Reduction Benefits of Mechanical Damage Prevention for Application in Risk-Based Pressure Design

2024· article· en· W4405360468 sur OpenAlexaboutno aff
Lowell McAllister, Aiden Svitich, Riski Adianto, Emeka Ezeiruaku, Dongliang Lu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSafety Systems Engineering in Autonomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReduction (mathematics)Risk analysis (engineering)Reliability engineeringComputer scienceEnvironmental scienceEngineeringBusinessMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A risk-based pressure design approach has been developed as an alternative to the class location approach currently used in the Canadian Standards Association’s (CSA’s) Standard Z662. This new approach was adopted in Annex C of the 2023 edition of CSA Z662 as an optional alternative to the pressure design approach in the main body of the standard. The risk-based design approach uses a set of hoop stress factors to calculate the minimum wall thickness from the pipe’s pressure, diameter, and specified minimum yield strength. The hoop stress factors are calibrated to meet reliability targets based on undamaged pipe burst and third-party mechanical damage failure limit states. These reliability targets are defined for a set of consequence-based safety classes to achieve a consistent, broadly acceptable, level of risk for all pipelines. Since expected failure rates due to third-party mechanical damage were directly used in developing this approach, the benefits of enhanced mechanical damage prevention measures, such as deeper cover depth, additional signage, and installation of mechanical protection, can be reflected in the pressure design. The benefits of enhanced mechanical damage prevention are accounted for via a “hit rate factor,” which can increase the total hoop stress factor, allowing for the use of smaller wall thicknesses. The value of the hit rate factor is dependent on the “hit rate reduction factor,” which is a ratio quantifying the reduction in expected hit rate from third-party activities on the pipeline alignment given the design’s mechanical damage prevention measures, as compared to the minimum requirements. In the 2023 edition, Annex C of CSA Z662 provides little prescriptive guidance on how to estimate the hit rate reduction factor. However, the hit rate fault tree approach is identified as an appropriate option. This paper describes estimates of the hit rate reduction benefits of various mechanical damage prevention measures in terms of a hit rate reduction factor using a fault tree model. The predictions of multiple industry-leading fault tree models are compared, and the pressure design implications are quantified for representative scenarios in terms of the resulting risk-based hoop stress factors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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