Integrated Methodology for Dent Gouging Susceptibility Studies: A Comprehensive Analysis Incorporating In-Line Inspection Data and Field Validation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Failure of a pipeline due to excavation damage accounts for > 11% of reported pipeline incidents in the United States between 2004 and 2023. However, perhaps more alarming is that excavation accounts disproportionately for the majority of both human fatalities and injuries; in fact, 24% of fatalities and 23% of injuries are reported to be a result of excavation damage. With improvements in in-line inspection (ILI) technology and data analysis processes, in addition to the trending focus of the industry on deformations, it is common for an ILI to detect and report several hundred dents in a given inspected pipe segment. How, then, does an operator accurately and pragmatically determine which of these dents are a result of excavation damage and potentially contain gouging? This paper proposes an innovative integrated methodology for the identification of dent gouging susceptibility in pipelines, with a primary focus on identifying the likelihood of potential third-party interference (TPI). The approach aims to enhance the understanding of dent-related threats by incorporating a comprehensive signal level analysis of metal loss, cracking and deformation in-line inspection (ILI) data. The study also considers various critical parameters such as depth of cover, dent restraint condition, dent shape and size, dent orientation, interaction with metal loss, ILI sensor lift-off, and other relevant factors. The study also introduces a benchmarking process, utilizing field-validated dents with gouges. By comparing the ILI data from these validated cases with the proposed integrated methodology, both the reliability and accuracy of the approach are substantiated. This benchmarking step not only enhances the credibility of the proposed methodology, it also provides a practical validation of its effectiveness in identifying and characterizing gouges resulting from third-party interference. The proposed methodology represents a holistic and proactive approach to dent gouging susceptibility studies, providing pipeline operators with a comprehensive toolset for the determination of the probability of TPI. By incorporating advanced data analysis techniques and benchmarking against field-validated cases, the approach offers a framework for identifying and mitigating threats associated with third-party interference-induced dents, thereby enhancing the overall integrity management of pipelines.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».