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Enregistrement W2007530214 · doi:10.1115/ipc2012-90504

Root Cause Analysis of Dent With Crack: A Case Study

2012· article· en· W2007530214 sur OpenAlexaff
Udayasankar Arumugam, Ming Gao, Ravi Krishnamurthy, Rick Wang, Richard Kania

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensTransCanada (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCrackingLeakFracture (geology)Strain (injury)Stress corrosion crackingIndentationStress (linguistics)Composite materialStructural engineeringCorrosion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A combined caliper and tri-axial MFL in-line inspection (ILI) reported a bottom side 2.7%OD dent associated with 76% metal loss. The reported dent depth is well below the 6% limit while strain analysis of this ILI dent profile showed a maximum equivalent strain of 17.4%, which exceeds the 6% strain limit for gas pipeline. Due to the high dent strain level, the raw signals of metal loss were revisited, which indicated this associated metal loss appears to be a crack rather than corrosion. In-field investigation revealed that this dent is indeed associated with branched cracks both at internal and external pipe surface but no leak was detected. The primary objective of this case study is to determine the cause for cracking in the dent. As part of this study, detailed investigation was performed including LaserScan based strain analysis, lab pressure-cycle testing and fracture surface examination. An attempt was made to quantify the plastic strain damage of this dent and its susceptibility to cracking using the existing plastic damage models, namely, ductile failure damage indicator (DFDI), strain limit damage (SLD) and minimum elongation limit criterion. The investigation showed that the internal cracks were formed at the time of indentation while the external cracks formed by spring-back (elastic rebounding) due to the removal of rock constraint. Full size fatigue testing of this cracked dent showed leak failure modes rather than rupture. In this paper, the approach, results and the findings are summarized and discussed.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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