MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2020153214 · doi:10.1115/ipc2008-64475

Crack Growth Model of Pipeline Steels in Near-Neutral pH Soil Environments

2008· article· en· W2020153214 sur OpenAlexaff
Weixing Chen, Richard Kania, Robert Worthingham, Shahani Kariyawasam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Destructive Testing Techniques
Établissements canadiensTransCanada (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceParis' lawCorrosionStress intensity factorTension (geology)Intensity (physics)Stress concentrationPipeline (software)Growth rateStress (linguistics)Crack closureRange (aeronautics)Gas pipelineMetallurgyStructural engineeringComposite materialGeologyFracture mechanicsEngineeringOpticsPetroleum engineeringGeometryUltimate tensile strengthMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports the crack growth behavior of pipeline steels in near-neutral pH environments. Crack growth data both from laboratory tests using compact tension (CT) specimen and from full scale tests of shallow cracks were analyzed using a true corrosion-fatigue model established recently. It has been found that the crack growth rate can be correlated with ΔK2Kmax/fα, where ΔK is the stress intensity factor range; Kmax is the maximum stress intensity factor; f is the loading frequency; and α is a factor related to corrosivity of soil environments. This correlation enables determination of threshold ΔK2Kmax/fα values for long cracks such as in a test using CT specimen. The above growth correlation appears also true for small/shallow cracks in full scale tests except that small/shallow cracks were found to grow at appreciable rates below the threshold of long/deep cracks. Implications of the growth model to crack growth occurring in the field and pipe integrity management were also discussed in the paper.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetNon-Destructive Testing TechniquesTravaux en français237 207