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Enregistrement W2023125882 · doi:10.1115/ipc2014-33380

The Essential Welding Variable Approach and its Application to the Welding of X80 Line Pipe Steels

2014· article· en· W2023125882 sur OpenAlexaff
Yaoshan Chen, Jim Gianetto, Fateh Fazeli, Yongli Sui, Haicheng Jin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWelding Techniques and Residual Stresses
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeldingConsumablesMaterials scienceHeat-affected zoneMetallurgyElectric resistance weldingElectrogas weldingGas metal arc weldingComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A weld quality control approach developed for the welding of high-strength pipeline steels has demonstrated its effectiveness in achieving reliability and consistency in the mechanical performance of girth welds. Using a predictive tool that can relate cooling times of welding thermal cycles with welding parameters and with the knowledge of microstructure responses of both pipe materials and weld metals to welding thermal cycles, the approach can evaluate the effects of welding parameters on weld properties and identify the essential welding variables. As a result, the essential welding variable approach can be used to optimize and help shorten the process of welding procedure development. The current paper presents the application of the essential welding variable approach to the girth welding of X80 pipeline steels. The application started with the selection of pipe materials, welding consumables, and candidate welding procedures. The selection of actual weld procedures and a welding matrix were made after the candidate welding procedures were analyzed in terms of cooling times. Girth welds for two X80 pipes of different chemical compositions, outside diameters, and wall thicknesses were made with single and dual torch GMAW-P processes and a range of welding consumables. The welding parameters were monitored and recorded for all welds; and the thermal cycles of selected welds were measured by thermocouples. Small-scale testing, including all-weld-metal tensile test, Charpy impact toughness and CTOD fracture toughness tests, were evaluated and correlated with microstructures formed in the HAZ of the girth welds. The material responses of heat-affected zone (HAZ) to thermal cycles of typical GMAW-P single and dual torch processes were experimentally simulated (Gleeble®). Detailed welding thermal cycle analyses were conducted based on the measured welding parameters. Cooling times of welding thermal cycles for the girth welds were calculated and correlated with the material responses, of X80 pipe steels to welding thermal cycles. The correlation demonstrated very good consistency between the cooling times, the results of the Gleeble simulation, and the mechanical properties of the girth welds. The dependency of the weld properties on welding parameters was analyzed in terms of cooling times, and the optimization strategy for development of welding procedures that offer more balanced welding properties between strength and toughness was evaluated by adjusting the essential welding variables. In summary, the process of applying the essential welding variable approach and the results from the tests and the analyses showed that the approach is capable of evaluating the effects of welding parameters on weld properties, identifying the essential welding variables, and ultimately optimizing welding procedures.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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