MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1988027788 · doi:10.1115/ipc2014-33071

Effect of Dent Depth on the Burst Pressure of NPS30 X70 Pipes With Dent-Crack Defect

2014· article· en· W1988027788 sur OpenAlexafffund
Hossein Ghaednia, Sreekanta Das, Rick Wang, Richard Kania

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensTransCanada (Canada)University of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Calgary
Mots-clésLeakPipeline (software)Pipeline transportHydrostatic testCorrosionStructural engineeringMaterials scienceGeotechnical engineeringGeologyEngineeringComposite materialMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pipeline is the common mode for transporting oil, gas, and various petroleum products. Buried linepipe can be exposed to various external interferences and corrosive environment and as a result, damage in the form of dent or corrosion or crack or gouge or combination of any of these damages can form in the pipe wall. Such damage or combined damages can reduce the pressure capacity of the pipeline. A defect combining dent and crack, often known as dent-crack defect, can develop in the wall of a buried oil and gas linepipe. This combined defect may lead to a leak or a rupture in the pipe wall and hence, the pipeline operator becomes concerned about the performance and safety of the pipeline when a dent-crack defect is detected in the field pipeline. A long-term research program is currently underway at the Centre for Engineering Research in Pipelines, University of Windsor to study the influence of various parameters such as dent depth and operating line pressure on the pressure capacity or burst strength of 30 inch diameter and X70 grade pipes with D/t of about 90. From the study completed so far, it has been found that the dent depth of 8% with crack depth of 4 mm or more can reduce the pressure capacity by 32%. This paper discusses the test specimens, test setup, test procedure, test results, and data obtained from finite element analyses.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetStructural Integrity and Reliability AnalysisTravaux en français237 207