Incorporating Risk-Informed Methodologies to Complement Deterministic Integrity Decision-Making in the Gas Industry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper illustrates the practical application of risk-informed methodologies to complement existing deterministic methods for managing the integrity of gas-carrying assets. This approach aims to enhance the understanding of uncertainty and its role in decision-making while offering a supplementary lens for managing asset condition. It can be particularly relevant when managing the safety and reliability of hydrocarbon-carrying assets in an evolving energy landscape, where additional quantification and justification may become necessary for driving toward optimized remediation or replacement decisions. Historically, deterministic methods were generally sufficient to inform decisions when managing asset integrity threats. Though such approaches remain relevant, they can present limitations, especially when effective systemic prioritization is required for complex systems encompassing dissimilar assets, such as distribution and transmission piping, various facilities, and underground storage assets. More advanced data-driven models utilizing multiple risk assessment techniques can benefit operators in these cases, particularly as more industry codes and standards evolve accordingly. The authors of this paper highlight how they successfully adopted this approach in the Integrity Department at Enbridge Gas Inc. (EGI) in Ontario, Canada. They do so by describing the team’s comprehensive decision-making lifecycle and providing practical illustrations of how risk-based evaluations were layered over deterministic outcomes to better define asset condition and optimize mitigation strategies. In their first case study, they examine the overlay of the two approaches for an urban distribution network servicing tens of thousands of natural gas customers. In this illustration, incorporating and quantifying data uncertainty in probabilistic computations results in divergent conclusions between the two assessment streams, an outcome explored in the paper. In their second example, the authors describe a recent application of probabilistic risk evaluations following traditional deterministic analyses of axial and circumferential magnetic flux leakage (MFL-A and MFL-C) in-line inspection (ILI) data on a transmission pipeline. Finally, they present a third application to exemplify the interconnectedness between the deterministic and risk methodologies when prioritizing integrity decisions on underground gas storage assets. The advantages and disadvantages of each method are discussed to underline the criticality of using both approaches concurrently to optimize the comprehensiveness and effectiveness of decision-making.
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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 | 0,019 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».