Intelligent countermeasures analysis in oil and gas projects utilizing topic modeling
Notice bibliographique
Résumé
The oil and gas industry is inherently complex and high-risk, with potential fires, explosions, and releases of hazardous substances posing significant safety challenges. Despite robust safety management systems, accidents persist, highlighting the importance of learning from past incidents and hazard reports. Historical Hazard and Operability (HAZOP) reports generate valuable countermeasures—safeguards and recommendations—that inform the design of protection systems to enhance safety management. However, the sheer volume of countermeasures produced makes addressing each one prohibitively expensive and time-consuming. Additionally, current HAZOP literature and software tools lack automation of these countermeasures, impeding the efficient dissemination of information to the appropriate departments for detailed design. This paper introduces categorizing countermeasures utilizing the BERTopic algorithm in natural language processing (NLP). The methodology comprises data preprocessing, SBERT (a modification of the Bidirectional Encoder Representations from Transformers) for generating embeddings, Uniform manifold approximation and projection (UMAP) for dimensionality reduction, hierarchical density-based spatial clustering of applications with noise (HDBSCAN) for clustering, and KeyBERT for topic representation. Applied to 1,574 records from a HAZOP report of an oil pump station, the BERTopic model achieved 84.6% coherence score and 90.7% topic diversity score, resulting in 15 final topics, outperforming Latent Dirichlet Allocation (LDA) (45.3% and 84.7%) and Latent Semantic Analysis (LSA) (53% and 96%). The study identified included and excluded topics for each node and the most frequent topics by risk rate. The generated safety systems (SS) were validated against API RP 750 and RP 752 standards and the Countermeasures Breakdown Structure (CBS) was introduced to organize safety systems hierarchically. The developed model was tested on another dataset of an oil and gas production facility, comprising 512 records and 21 nodes, achieving 85.29% coherence and 98.33% topic diversity, confirming its robustness and consistency. This research benefits HAZOP participants by improving hazard identification, emphasizing key preventative actions, and assigning them to relevant departments for design-stage deployment.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».