Parametric Study of Sleeve Repair on Wrinkled Energy Pipelines
Notice bibliographique
Résumé
Field experience showed that repairing wrinkles developed on energy pipelines using steel sleeves is an efficient and cost effective method. Based on the previous successful numerical simulations of a field wrinkle sleeve repair work, a parametric study was conducted by using Finite Element (FE) method to further investigate the effectiveness of the sleeve repair technique. The FE package ABAQUS 6.4 was utilized in conducting the parametric study. The parameters studied include the length, the thickness, and the material properties of the sleeve, and the thickness of the collar, which is used to fit between the wrinkled pipe and the repairing sleeve. The range of the parameters studied covers the most commonly used typical values in the pipeline industry. Two phases were used in carrying out the parametric study. In Phase I, the parameter that plays the most important role in determining the behavior of the wrinkle sleeve repair system (WSRS) was studied. It is found this parameter is the length of the repairing sleeve. Brief discussion was given regarding the way this parameter affects the behavior of the pipe using the WSRS. In Phase II, based on the results from the Phase I study, the effects of other parameters were investigated through a series of FE analyses. Conclusions were drawn and recommendations for future wrinkle sleeve repair work were given based on the results of the parametric study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».