Development of a Predictive Model for the Initiation and Early-Stage Growth of Near-Neutral pH SCC of Pipeline Steels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The format of a model designed to predict the probability of near-neutral pH SCC initiation on operating pipelines is described. The model would be used in conjunction with existing site-selection models to improve the prioritization of SCC excavations and to increase the probability of locating SCC in the field. Information being developed as part of the program could also be used to design and select improved alloys and coating systems for new construction. The model is based on the results of a laboratory program aimed at identifying factors that lead to SCC initiation and early-stage crack growth, resulting in "viable" cracks. To date, five factors have been identified that lead to the earliest indications of crack initiation: inclusions, aligned defects, pre-existing defects on the pipe surface, persistent slip bands produced by mechanical pre-treatment of the steel, and coating disbondment. These factors produce defects on the surface several grains (~10's of μm) in length. The growth of these crack initiation events into definite cracks (defined as ≥100 μm in length) is being studied. Although not specifically studied in the program, residual stress is also known to affect crack initiation and early-stage growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».