Integrity Planning and SCC Management in a Liquid Pipeline
Notice bibliographique
Résumé
Stress corrosion cracking (SCC) is a major concern for many gas and oil pipeline operators. Extensive efforts continue to be made to develop strategies for a better management of the problem. Predictive models for stress corrosion crack growth were developed using lab testing data, limited inspection and excavation measurements since mid 70s and early 90s, respectively. In this paper, a systematic study of crack growth rates was conducted on the Imperial Oil Rainbow 24 NPS pipeline based on the two consecutive UltraScan Crack Detection (USCD) tool runs and field measurements. Findings of this study provide, perhaps, for the first time since the phenomenon was discovered, a direct measurement of crack growth rates for shallow cracks (in the category of <12.5%wt). Future integrity of the pipeline was assessed and the integrity management strategies were refined using the determined crack growth rate and fracture mechanics based approach. In addition, the susceptibility of SCC was studied in detail using a decision tree approach for data mining. Some important correlations between SCC susceptibility and environmental and mechanical variables were identified and presented. Findings on SCC susceptibility are discussed in terms of environmental and loading parameters such as soil, drainage, topography, pressure, and CP along the pipeline.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».