Non-metallic Slurry Pipelines in Oil Sands - Challenges and Potential Solutions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Due to the coarse nature of the slurry, slurry pipelines in oil sands experienced serious wear issues leading to high maintenance needs. Non-metallic piping components, rubber hoses and elastomer-lined pipes, have been successfully introduced to oil sands through a material evaluation program and a qualification process, contributing to extended wear life as well as safe and reliable operation of the slurry pipelines. Currently, there are more than one hundred rubber hoses and approximately 15 kilometers of elastomer-lined pipelines at Syncrude. However, through 10+ years of operational and maintenance experience with these systems, unique challenges were identified, including limited wear monitoring capability and localized liner wear issue. Combined with limited wear monitoring technologies, the current maintenance practices based on sampled data on pipe conditions could not prevent pipeline failures completely. To reinforce pipeline inspection capability, a novel wear monitoring technology based on Radio Frequency Identification (RFID) was developed: this technology has been successfully deployed for rubber hoses and further development is on-going for elastomer-lined pipes. To get seamless information on pipeline conditions, different in-line inspection (ILI) technologies including a mechanical caliper tool have been under evaluation. A mismatch in internal diameter at pipe joints often caused localized liner wear, resulting in increased maintenance cost due to early retirement of non-metallic pipes. A ‘replaceable ring’ concept was developed, where the sacrificial ring can be rotated or replaced to extend the wear life of non-metallic piping components. As another approach of addressing localized liner wear, an advanced repair technology using anchors was developed: by installing anchors to the carbon steel substrate, significant improvement in adhesion could be achieved.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».