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Enregistrement W2006616438 · doi:10.1115/ipc2010-31315

Evaluation of UOE and Spiral-Welded Line Pipe for Strain Based Designs

2010· article· en· W2006616438 sur OpenAlexaff
Yankui Bian, Christopher Penniston, Laurie Collins, R. C. Mackenzie

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensEVRAZ (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceToughnessWeldingStrain hardening exponentCoatingWork hardeningComposite materialHardening (computing)Structural engineeringMetallurgyMicrostructureEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Strain-based designs for Arctic pipelines place stringent demands on properties of the pipe body as well as the girth weld and associated heat affected zone. The pipe body must demonstrate good work hardening behavior in addition to satisfactory strength and toughness properties. Girth welds are required to overmatch the strength of the pipe body; both the weld and heat affected zone must also provide good toughness. In this study, X80 line pipe produced using the UOE and spiral welding processes were compared. The UOE process provides some degree of work hardening resulting from cold expansion. This extra hardening renders the UOE pipe more responsive than the spiral pipe to aging effects associated with pipe coating. However, the UOE pipe has an advantage in balancing LPA (longitudinal to pipe axis) and TPA (transverse to pipe axis) strengths. Greater strengths in the TPA orientation afford the capacity to meet specified minimum requirements of the pipe grade and lower strengths in the LPA orientation facilitate overmatching by girth welds. The two types of line pipe offer both advantages and disadvantages for strain-based designs. It must be emphasized that good work hardening characteristics can be maintained in the UOE pipe when the coating process involves a low temperature, which is an objective of modern coating technologies. It was also observed that aging effects did not affect toughness properties significantly.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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