Prediction of Pipe Wrinkling Using Artificial Neural Network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As the demand for oil and gas resources increases pipeline construction pushes further into the geologically unstable Arctic and sub-Arctic regions. Consequently, these buried pipelines suffer much harsh environmental and complex loading conditions. In addition, higher strength and larger size pipes with higher operation pressure are used gradually. These severe and unknown conditions increase the risk of pipeline failure, especially, local buckling (wrinkling) failure. The wrinkling failure and sequential pipe fracture can cause enormous cost loss as well as high risk in safety and environmental impact. In the past, to prevent the buried pipelines from buckling failure, the pipeline maintenance was processed by periodical inspections and excavations in the field. The whole procedure is expansive and time consuming, and has no active warning system for possible failures between the inspection periods. Therefore, to overcome these problems, an automatic warning system for monitoring pipeline buckling is developed. A damage detection model (DDM) with artificial neural network (ANN) is a kern of the warning system and discussed in this paper. The proposed DDM will allow engineers to diagnose the pipe condition reliably and continuously without interrupt the normal operation of buried pipelines. The proposed DDM successfully identifies the distributed strain patterns in local characteristics as well as global trend. Some significant findings in the ANN model working with distributed strain patterns of the pipes are discussed, and a guideline of applying the DDM to the field pipe is also presented in this paper.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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