Digital Analysis of Rod Coupons for NACE Test Method TM0172: “Determining the Corrosive Properties of Petroleum Cargos”
Notice bibliographique
Résumé
NACE Test Method TM0172, “Determining the Corrosive Properties of Petroleum Cargoes” [1] is a simple and valuable test to determine whether refined products, such as motor fuels, are sufficiently dosed with inhibitor to prevent corrosion in the event that water enters the product stream. This test is based on optical examination of the area of the coupon affected by corrosion after a specified exposure to a hydrocarbon/water mixture. Letter “grades” from A to E are subjectively determined by the technician performing the test. Experience has shown that if enough inhibitor is present to produce B+ or better results as defined in this standard, general corrosion in flowing pipelines may be controlled. Grade “B+” or better represents a practical absence of corrosion (less than 5% area). For the purposes of confirming a practical absence of corrosion, the subjective evaluation by a technician is adequate. However, as this test may be applied to less refined, uninhibited products where larger areas of corrosion may be observed, the letter grading does not provide discrimination within very wide ranges of corrosion affected area (20–25% of coupon area). Pipeline integrity managers interested in the relative susceptibility to internal corrosion caused by uninhibited hydrocarbons may be interested a higher level of corrosion discrimination and precision. Enbridge Pipelines proposed a digital image analysis technique in 2009, and this technique has been developed, refined, and successfully employed by Alberta Innovates - Technology Futures (AITF). This paper discusses the development of this technique, as well as comparative results using both the original letter grading system and the digital analysis method. Other observations regarding the application of the TM0172 method on a variety of hydrocarbon categories are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».