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Upgrading Risk Analysis? Don't Forget The Data!

机译：升级风险分析？不要忘记数据！

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摘要

Pipeline-risk assessment has been well explored from the intellectual perspective of understanding relationships among factors that cause - and determine the consequences of - pipeline failure. Historically, this process has involved the collection and integration of a large amount of data, both in terms of the numerous types of information needed and their extent across the entire pipeline system. Unfortunately, pipeline operators have lacked the detailed data management frameworks necessary to make risk analysis a streamlined process. The significant volumes of data often had to be collected together, reformatted and then loaded into a risk-model application. Any changes or updates required a repeat of this process, In the worst cases, a risk model user had to retype data into a series of screens - often taking considerable amounts of time - and with the likelihood that data translation errors would occur.
机译：从理解导致管道故障（并确定管道故障后果）的因素之间的关系的智力角度出发，已经对管道风险评估进行了很好的探索。从历史上看，此过程涉及大量数据的收集和集成，无论是所需的多种类型的信息还是它们在整个管道系统中的范围。不幸的是，管道运营商缺乏使风险分析成为简化流程所必需的详细数据管理框架。通常必须将大量数据收集在一起，重新格式化，然后再加载到风险模型应用程序中。任何更改或更新都需要重复此过程。在最坏的情况下，风险模型用户必须将数据重新输入到一系列屏幕中-通常会花费大量时间-并且很可能会发生数据转换错误。

著录项

  • 来源
    《Pipeline & gas journal》 |2006年第11期|p.6870-72|共4页
  • 作者

    Nick Park;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 管道运输;煤炭气化工业;
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