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| 1 |
+
---
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| 2 |
+
license: mit
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| 3 |
+
task_categories:
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| 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 |
+
---
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| 20 |
+
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| 21 |
+
# 🔧 Pipeline Thickness Measurement Dataset
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| 22 |
+
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| 23 |
+
Dataset synthétique réaliste de mesures d'épaisseur de tuyauteries industrielles pour la prédiction de corrosion et le suivi d'intégrité.
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| 24 |
+
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| 25 |
+
## 📊 Description
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| 26 |
+
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| 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 :
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| 28 |
+
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| 29 |
+
- **Modèle de Waard-Milliams** pour la corrosion CO₂
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| 30 |
+
- **API 570 / ASME B31.8** pour les critères d'intégrité
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| 31 |
+
- **NACE SP0775** pour la corrosion interne
|
| 32 |
+
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| 33 |
+
## 🏗️ Structure des Données
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| 34 |
+
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| 35 |
+
### Features Statiques (par segment)
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| 36 |
+
| Colonne | Description |
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| 37 |
+
|---------|-------------|
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| 38 |
+
| `segment_id` | Identifiant unique du segment |
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| 39 |
+
| `material` | Grade du matériau (X42, X52, X65, X70, CS_A106B, SS_316L) |
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| 40 |
+
| `diameter_mm` | Diamètre extérieur (mm) |
|
| 41 |
+
| `nominal_thickness_mm` | Épaisseur nominale de conception (mm) |
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| 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 |
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| 45 |
+
| `corrosion_mechanism` | Mécanisme de corrosion dominant |
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| 46 |
+
| `seam_type` | Type de soudure (ERW, SAW, seamless) |
|
| 47 |
+
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| 48 |
+
### Features Temporelles (conditions opératoires)
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| 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) |
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| 57 |
+
| `water_cut_pct` | Fraction d'eau (%) |
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| 58 |
+
| `inhibitor_dose_ppm` | Dose d'inhibiteur (ppm) |
|
| 59 |
+
| `chloride_ppm` | Concentration chlorures (ppm) |
|
| 60 |
+
|
| 61 |
+
### Cibles de Prédiction
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| 62 |
+
| Colonne | Description |
|
| 63 |
+
|---------|-------------|
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| 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
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| 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
|