Probabilistic Modeling and Bayesian Inference of Metal-Loss Corrosion with Application in Reliability Analysis for Energy Pipelines
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The stochastic process-based models are developed to characterize the generation and growth of metal-loss corrosion defects on oil and gas steel pipelines. The generation of corrosion defects over time is characterized by the non-homogenous Poisson process, and the growth of depths of individual defects is modeled by the non-homogenous gamma process (NHGP). The defect generation and growth models are formulated in a hierarchical Bayesian framework, whereby the parameters of the models are evaluated from the in-line inspection (ILI) data through the Bayesian updating by accounting for the probability of detection (POD) and measurement errors associated with the ILI data. The Markov Chain Monte Carlo (MCMC) simulation in conjunction with the data augmentation (DA) technique is employed to carry out the Bayesian updating. Numerical examples that involve both the simulated and actual ILI data are used to validate the proposed Bayesian formulation and illustrate the application of the methodology.\nA simple Monte Carlo simulation-based methodology is further developed to evaluate the time-dependent system reliability of corroding pipelines in terms of three distinctive failure modes, namely small leak, large leak and rupture, by incorporating the corrosion models evaluated from the Bayesian updating methodology. An example that involves three sets of ILI data for a pipe joint in a natural gas pipeline located in Alberta is used to illustrate the proposed methodology. The results of the reliability analysis indicate that ignoring generation of new defects in the reliability analysis leads to underestimations of the probabilities of small leak, large leak and rupture. The generation of new defects has the largest impact on the probability of small leak.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle