Visualized Analysis of Mapping Knowledge Domains for Oil and Gas Pipelines Failure Research
Notice bibliographique
Résumé
Failure analysis is a vital technique that is intended to strengthen the integrity management of oil and gas pipelines. The significance is to reduce economic losses and avoid or minimize major failure incidents. The aim of this study is to use bibliometric methods to research 2,533 papers retrieved from the Web of Science database spanning from 2004 to 2023. The analysis conducted using VOSviewer, focused on temporal trends, geographic distribution, major organizations, leading authors, journal co-citations, and literature co-citations. The objective is to uncover research hotspots and frontiers, providing insights to advance failure analysis and prevention techniques. The findings revealed a substantial surge in the number of papers related to failure analysis, escalating from 16 in 2004 to 190 in 2023, indicating an overall exponential growth trend. This growth has been most pronounced over the past 8 years. Noteworthy contributors to this field include China, the USA, Canada, England, and Iran, with Iran, Australia, and Italy exerting significant impact. In addition, the top three research producers are all from institutions or universities located in China. The journals Engineering Failure Analysis, International Journal of Pressure Vessels and Piping, and Journal of Loss Prevention in the Process Industries exhibit the highest publication numbers. Significantly, Journal of Loss Prevention in the Process Industries and Gas Science and Engineering emerge as influential and highly regarded publications within this field. The study revealed that while the foundational theory and research framework in oil and gas pipeline failure have crystallized, a plethora of research directions and cutting-edge branches continue to emerge. Notably, the study of failure possibilities and behavior through Bayesian networks, failure characterization analysis, and finite element methods have emerged as the primary development directions and research hotspots. In terms of innovation, the application of bibliometric methods has enhanced the capacity to handle extensive literature databases and conduct network analyses. This study furnishes a theoretical foundation and guidance for the advancement of failure analysis and prevention techniques in the field of oil and gas 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 | 0,003 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,046 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».