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Enregistrement W2058393082 · doi:10.1115/ipc2004-0692

Prediction of Corrosion Defect Failure Pressure for Finite Length Defects

2004· article· en· W2058393082 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revue2004 International Pipeline Conference, Volumes 1, 2, and 3 · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline transportFinite element methodPipeline (software)CorrosionStructural engineeringConstant (computer programming)Materials scienceFailure assessmentReliability engineeringComputer scienceEngineeringMechanical engineeringMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corrosion defects commonly occur on operating pipelines due to a loss of protection in a corrosive environment. These defects require practical and accurate assessment, particularly for older pipeline systems, to determine the need for remediation or allow for continued operation. Previous research has shown that appropriate application of full three-dimensional finite element analysis, and newly developed analytical approaches, can provide very accurate predictions of failure pressure but require detailed material and geometric data. Although this is important, a simpler method that allows for efficient evaluation of large amounts of data is also desirable. A method has been developed from an existing analytical solution by assuming a defect can be characterized in terms of the total defect length, and a constant defect depth equal to the maximum defect depth. In general this produces a conservative estimate of the material loss. This finite-length defect solution is in good agreement with experimental data for idealized defects, and provides reasonable predictions of burst pressure, with a minimum amount of data, when applied to real corrosion defects.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,222
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