Assessment of the Impacts of Climatic Factors and Infrastructure Characteristics on Gas Pipeline Failures
Notice bibliographique
Résumé
The increasing reliance on natural gas as a transitional energy source has underscored the importance of ensuring the safety and reliability of gas pipelines. This study examines failure patterns in gas transmission pipelines in the US, considering both infrastructure characteristics and climatic factors. Initial analyses of the spatial and temporal characteristics of pipeline incidents is performed based on the kernel density estimation (KDE) approach, and Moran’s I. Detailed analysis of the influence of various factors, including concurrent and antecedent climatic factors, on pipeline failures is achieved through negative binomial (NB) and random parameters negative binomial (RPNB) models, developed for both underground and aboveground pipelines. The RPNB model, which appears superior to the NB model for both underground and aboveground pipelines—as evidenced by the Akaike information criterion and Bayes information criterion—captures unobserved heterogeneity, enabling a more nuanced representation of complex, real-world dynamics. Marginal effect analysis based on the RPNB models provides a quantitative assessment of how specific factors influence pipeline incident probabilities. Precipitation and soil moisture emerged as the most influential climatic factors for underground pipeline failure, and precipitation was also found to be the primary factor affecting aboveground pipeline failure. Additionally, it was found that temperature-related factors potentially contributed to the failure of gas pipelines. The results provide useful insights regarding pipeline failure and controlling factors and will form the basis for additional detailed investigations and advancements in pipeline design, maintenance, and decision-making.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».