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Enregistrement W1970805748 · doi:10.1115/pvp2011-57101

A Procedure to Include the Fatigue Effects of Thermal Gradients in a B31.1 Butt Weld of Dissimilar Metals and Welding End Transition Joint (TTJ) of Similar Metals for Design and Plant Life Extension

2011· article· en· W1970805748 sur OpenAlexaff
David H. Creates

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensOntario Power Generation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeldingPower (physics)Stress (linguistics)Temperature gradientThermal power stationStructural engineeringMaterials scienceMechanical engineeringEnvironmental scienceEngineeringElectrical engineeringThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fatigue evaluation in B31.1-2007 is currently done based on B31.1 Equations 1 & 2 and generally considers only the stress due to displacement load ranges as per Equation 13. Yet, fatigue damage is also occurring due to pressure cycling and thermal gradients. To exacerbate this, power plant design pressures and temperatures are rising, new materials are being introduced, pipes and attached components are becoming increasingly thick, and owners are requiring power plants to heat-up and cool-down at faster rates. Also, power plant owners are more and more interested in extending the life of power plants beyond their original design life. This paper addresses the pressing need in today’s power plant environment for additional fatigue evaluation by providing a procedure for assessing an as-welded Butt weld of dissimilar metals and a Weld End Transition (or TTJ) (B31.1-2007 Figure 127.4.2) of similar metals to include the effects of thermal gradients calculated as per ASME Section III-2007 Subarticle NB-3600. The disadvantage of this approach is that the conservatism in the calculation of these thermal gradient stress intensities may produce unacceptable results. In that case, the assessment is a warning that something else needs to be done by way of either monitoring or modifying the thermal operation or more rigorous evaluation. The advantage of this methodology is that it will ensure a fatigue failure does not occur any sooner due to the effects of thermal gradients than would otherwise occur due to other factors. It maintains the traditional B31.1 approach to fatigue with the same limit of SA except that there is now an additional term, STG, to account for the fatigue contribution due to thermal gradients. Considering the effects of these thermal gradients in this way will further help to preserve the integrity of the piping pressure boundary and consequently, the safety of personnel in today’s power plants and into the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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