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1
+ ---
2
+ license: mit
3
+ task_categories:
4
+ - tabular-regression
5
+ - tabular-classification
6
+ - time-series-forecasting
7
+ language:
8
+ - en
9
+ - fr
10
+ tags:
11
+ - pipeline-integrity
12
+ - corrosion
13
+ - thickness-prediction
14
+ - predictive-maintenance
15
+ - industrial
16
+ - oil-gas
17
+ size_categories:
18
+ - 1K<n<10K
19
+ ---
20
+
21
+ # 🔧 Pipeline Thickness Measurement Dataset
22
+
23
+ Dataset synthétique réaliste de mesures d'épaisseur de tuyauteries industrielles pour la prédiction de corrosion et le suivi d'intégrité.
24
+
25
+ ## 📊 Description
26
+
27
+ Ce dataset simule **8 440 mesures d'épaisseur** sur **250 segments** de tuyauterie industrielle, couvrant une période de **2005 à 2025**. Les données sont générées à partir de modèles de corrosion reconnus dans l'industrie :
28
+
29
+ - **Modèle de Waard-Milliams** pour la corrosion CO₂
30
+ - **API 570 / ASME B31.8** pour les critères d'intégrité
31
+ - **NACE SP0775** pour la corrosion interne
32
+
33
+ ## 🏗️ Structure des Données
34
+
35
+ ### Features Statiques (par segment)
36
+ | Colonne | Description |
37
+ |---------|-------------|
38
+ | `segment_id` | Identifiant unique du segment |
39
+ | `material` | Grade du matériau (X42, X52, X65, X70, CS_A106B, SS_316L) |
40
+ | `diameter_mm` | Diamètre extérieur (mm) |
41
+ | `nominal_thickness_mm` | Épaisseur nominale de conception (mm) |
42
+ | `coating_type` | Type de revêtement (FBE, 3LPE, CTE, none) |
43
+ | `cathodic_protection` | Protection cathodique active (0/1) |
44
+ | `fluid_type` | Type de fluide transporté |
45
+ | `corrosion_mechanism` | Mécanisme de corrosion dominant |
46
+ | `seam_type` | Type de soudure (ERW, SAW, seamless) |
47
+
48
+ ### Features Temporelles (conditions opératoires)
49
+ | Colonne | Description |
50
+ |---------|-------------|
51
+ | `temperature_c` | Température opératoire (°C) |
52
+ | `pressure_bar` | Pression (bar) |
53
+ | `flow_rate_m3h` | Débit (m³/h) |
54
+ | `pH` | pH du fluide |
55
+ | `co2_partial_pressure_bar` | Pression partielle CO₂ |
56
+ | `h2s_ppm` | Concentration H₂S (ppm) |
57
+ | `water_cut_pct` | Fraction d'eau (%) |
58
+ | `inhibitor_dose_ppm` | Dose d'inhibiteur (ppm) |
59
+ | `chloride_ppm` | Concentration chlorures (ppm) |
60
+
61
+ ### Cibles de Prédiction
62
+ | Colonne | Description |
63
+ |---------|-------------|
64
+ | `measured_thickness_mm` | **Épaisseur mesurée** (cible principale) |
65
+ | `corrosion_rate_mm_yr` | Taux de corrosion (mm/an) |
66
+ | `remaining_useful_life_years` | Durée de vie restante (années) |
67
+ | `alert_level` | Niveau d'alerte (normal/caution/warning/critical) |
68
+
69
+ ### Features Dérivées
70
+ - `thickness_lag_1/2/3` : Valeurs historiques
71
+ - `thickness_change` : Variation d'épaisseur
72
+ - `corr_rate_rolling_3` : Moyenne mobile du taux de corrosion
73
+ - Interactions physiques (T×P, débit×water_cut, CO₂×pH)
74
+
75
+ ## 📈 Statistiques
76
+ - **8 440 mesures** sur **250 segments**
77
+ - Épaisseur : 0.30 - 23.64 mm (moyenne 7.71 mm)
78
+ - Taux de corrosion : 0.001 - 25.0 mm/an
79
+ - 6 mécanismes de corrosion différents
80
+ - 6 matériaux API différents
81
+
82
+ ## 🎯 Utilisation
83
+
84
+ ```python
85
+ from datasets import load_dataset
86
+ ds = load_dataset("MustaphaL/pipeline-thickness-dataset")
87
+ ```
88
+
89
+ ## 📄 Licence
90
+ MIT