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Enregistrement W2022054482 · doi:10.1115/ipc2002-27146

The Influence of Soil Chemistry on SCC of Underground Pipelines

2002· article· en· W2022054482 sur OpenAlexaff
J. A. Beavers, Robert Worthingham

Notice bibliographique

Revue4th International Pipeline Conference, Parts A and B · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensTransCanada (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterCarbonateElectrolyteBicarbonateCorrosionStress corrosion crackingSoil pHChemistryEnvironmental chemistryEnvironmental scienceMetallurgyMaterials scienceSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-pH stress corrosion cracking (SCC) failures of underground pipelines have occurred in a wide variety of soils, covering a range in color, texture, and pH. No single characteristic has been found to be common to all of the soil samples. Similarly, the compositions of the water extracts from the soils have not shown any more consistency than the physical descriptions of the soils. On several occasions, small quantities of electrolytes have been obtained from beneath disbonded coatings near locations where high-pH stress corrosion cracks were detected. The principle components of the electrolytes were carbonate and bicarbonate ions and it is now recognized that a concentrated carbonate-bicarbonate environment is responsible for this form of cracking. Much of this early research focused on the anions present in the soils and electrolytes. This paper summarizes the results of analyses of soil and electrolyte data in which the relationship between the cations and the occurrence of high-pH and near-neutral pH SCC were evaluated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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