Risk benefit framework for using unmanned systems in industrial operations
Notice bibliographique
Résumé
Our environment is constantly being threatened by human activity. Global warming and wildlife extinction, for example, are some of the consequences of our daily routine, which at the same time is also the cause of Earth contamination. Earth contamination can appear in different forms such as air pollution, ecosystem damage, contamination, etc. and among the businesses that contribute to these occurrences, the oil transporting activity can be found.\nOil transport, or in other words the existence of pipelines, is as the Canadian Energy Pipeline Association (CEPA) states ‘the major driver of Canada’s current and future prosperity’. However, even if they yield advantages, their hazards and their environmental impact cannot be forgotten; that is why, pipeline monitoring takes such an important role. In order to carry out this surveillance task many alternatives have been studied and many of them have already been implemented. Nevertheless, environmental impacts from pipelines have not ceased and as a result, new options are being explored. Among these new monitoring options, it seems that the use of Unmanned Systems alternative is taking shape and that, in the near future, they could be the answer for a reduction in the number of spills and leakages in pipelines. This reduction will at the same time be the response for a lower environmental impact concerning Oil sands and pipelines, and their activities.\nSo as to evaluate the suitability of this solution, it was therefore decided to perform a risk analysis of the use of such appliances in industrial operation activities.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».