Dynamic Risk‐Adjusted Monitoring of Time Between Events: Applications of NHPP in Pipeline Accident Surveillance
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Monitoring time between events (TBE) is essential in many industrial settings. Traditional methods assume a time‐invariant failure rate which is unsuitable for complex systems where the failure mechanism changes over time due to degradation. The Non‐Homogeneous Poisson Process (NHPP) better models these systems by allowing a time‐varying failure intensity. Additionally, failure patterns of such systems are often influenced by risk factors like environmental conditions and human interventions. Restoration of such systems also imposes multiple cost constraints. This work proposes a novel approach: a risk‐adjusted control chart based on the NHPP model, specifically designed for monitoring the ratio, Cost/TBE, called the average cost per time unit. Risk‐adjustment enhances the chart's detectability of shifts in the failure process by isolating the risk factors' contribution. Moreover, incorporating cost‐based monitoring statistics not only emphasizes the cost impacts beside the failures themselves but also improves the chart's interpretability. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through a comprehensive numerical study showing its superior performance compared to existing methods. The comparison study shows that ignoring the risk factors in the chart design leads to numerous false alarms, undermining the chart's effectiveness. We also illustrated the proposed method through a case study on monitoring a network of oil pipeline accidents.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».