Power Plant Life/Risk Assessment Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Many fossil power plants in N. America are now required to operate in excess of 20 years beyond their original design life. To ensure safe reliable operation, life assessment of key high-risk components is required. Life assessment of older power plant requires the application of many diverse techniques and the integration of several engineering disciplines with plant operations experience. Traditional approaches to life assessment of high temperature components will be described and illustrated with examples taken from experience on large coal fired plants from the old Ontario Hydro system. These results will include a number of high energy piping welds with approximately 160,000 hours of service that contain intercritical region heat affected zone (HAZ) creep damage (Type IV). These welds have been monitored through in-situ metallography techniques for over 20,000 hours since damage was first detected. New techniques are also being developed or employed: miniature sample testing for evaluating creep and fracture properties along with miniature EDM sample removal techniques. The use of innovative mechanical scratch gauges for the purpose on-line strain monitoring of mechanical or civil structures. The use of orientation imaging microscopy (OIM) for simultaneous comprehensive characterization of the interaction between residual plastic strains, texture, grains size distribution and other crystallographic features as applied to root cause failure analysis. Finally risk based asset management software RBMS for the purpose of detailed component assessments. Examples/results of these techniques will also be presented in the paper.
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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) | 0,009 | 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 ».