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Enregistrement W2046832230 · doi:10.1115/ipc2010-31095

Strength of Line Pipe With Dent and Crack Defect

2010· article· en· W2046832230 sur OpenAlexaff
Abu Rafi, Jorge Sá Silva, Sara Kenno, Sreekanta Das, Richard Kania, Rick Yahua Wang

Notice bibliographique

Revue2010 8th International Pipeline Conference, Volume 1 · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensTransCanada (Canada)University of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceLine (geometry)Structural engineeringHydrostatic testGeotechnical engineeringEngineeringComposite materialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pipeline industry and various research organizations have been undertaking studies to understand how the pressure strength of line pipes reduces as the defects in the line pipes grow. Defect in pipe lines can be in the form of corrosion, dent, wrinkle, gouge, crack, and combinations of these. A large number of studies have been completed in developing methods for determining the pressure strength of line pipes with dent and gouge defects and also in the form of combined dent-gouge defect. Some of these studies were undertaken with the intention of determining the pressure strength of line pipes when a combined dent and crack (dent-crack) defect has formed. However, in these studies no cracks were simulated in the test pipe specimens; instead, a gouge (machined cut or notch) was produced and considered as a crack. Therefore, it is not realistic to call this defect a dent-crack defect; rather, it should be called dent-gouge defect. Hence, the current project is being undertaken at the University of Windsor to study how the dent-crack defect influences the pressure strength of line pipes. In this study, a crack in true sense was introduced in the pipe wall. Two different techniques were used to simulate the crack in the pipe wall. This paper discusses the procedures used in this study to simulate crack and dent. In addition, the test procedure and test data obtained from denting and pressure tests are 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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