A Comprehensive Survey on Pipeline Monitoring Technologies: Advancements, Challenges, Market Opportunities and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Pipelines are essential infrastructure used to transport resources such as oil, gas, water, and sewage. Efforts should be driven toward ensuring the safe operation of these pipelines, as this directly impacts resource waste, environmental hazards, and economic losses. This paper provides a comprehensive study of pipeline monitoring technologies, focusing on their key considerations, recent advancements, and emerging trends. First, the paper highlights the key considerations that influence the monitoring system’s design, including pipeline materials, surrounding terrain, regulatory compliance, and operational costs. Next, the paper addresses the classification of a wide spectrum of pipeline monitoring technologies that span over the last decade, including modern technologies such as Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), and the Internet of Things (IoT). Also, the limitations of each of these technologies are highlighted in the sense of their effectiveness in detecting leaks, corrosion, structural defects, and external threats. Additionally, the paper discusses market opportunities and industrial products to guide the reader in finding solutions that were deployed in real-life use cases from among the wide spectra of existing ones. By focusing on pipeline monitoring key considerations, monitoring technologies comparison, market opportunities, industrial products, and ethical considerations, this paper plots a road map for stakeholders in the field of pipeline monitoring. To the best of our knowledge, this comprehensive study has not been addressed in literature so far, leaving a significant gap that our work aims to fill.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».