Predicting the Failure Pressure of SCC Flaws in Gas Transmission Pipelines
Notice bibliographique
Résumé
An important requirement for the management of stress-corrosion cracking (SCC) in natural gas transmission pipelines is the ability to predict accurately the burst failure pressure of flaws that have been discovered, particularly those found by crack detection in-line inspection (ILI). ASME B31.8S contains guidance for categorization of SCC based on predicted failure pressure for the cracks. Assessment of the segments is based on the severity category of SCC. As part of a Joint Industry Project (JIP) addressing the management of SCC in gas transmission pipelines, eight operators have assembled information relating to 85 in-service failures, hundreds of hydrostatic test failures, and dozens of pipe burst tests in which failure was due to SCC. Within the database are a wide range of pipe grades and sizes. Failures are due to both high pH and near-neutral pH SCC, and the flaws that initiated failure range from simple thumbnails to complex groups of cracks in a three-dimensional cluster. This paper presents some of the results from a comprehensive comparative study of the failure pressure predictions obtained using API 579 Level II, ln-secant, CorLAS® and PAFFC methods for around 40 of the best-characterized datasets within the above database. From the results obtained, the sensitivities of the calculations to the calculation method used and to the input data, such as flaw profile, are examined. The results provide useful guidance to all those involved in predicting failure pressures as part of their threat management activities.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».