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Enregistrement W2074566628 · doi:10.1115/ipc2010-31280

Field Girth Weld HAZ Toughness Improvement: X80/Grade 550

2010· article· en· W2074566628 sur OpenAlexaff
Christopher Penniston, Laurie Collins

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWelding Techniques and Residual Stresses
Établissements canadiensEVRAZ (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeldabilityWeldingCharpy impact testMaterials scienceToughnessMicrostructureHeat-affected zoneMetallurgyComposite materialOptical microscopeScanning electron microscope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Field welding and field weld rework can be a significant cost in the construction of pipelines. Heat affected zone (HAZ) material adjacent to a weld is of particular concern because the base material microstructure has been altered significantly. In instances where Engineering Critical Assessment (ECA) is used for defect acceptance, optimizing and/or improving the base material for field weldability will reduce repair welding rates, which in turn improves project economics. Several alloys of X80/Grade 550 were assessed. All materials were robotically welded to simulate a typical mechanized field weld. Two of the alloys were also welded using a field mechanized welding system. These welds were subjected to tests assessing field weldability. Weldability is a broad term used to summarize various material properties related to the level of conduciveness to welding. For the purposes of this paper, the term field weldability is used to describe the level of HAZ toughness of a material subjected to field welding conditions. Charpy V-notch (CVN) and crack tip opening displacement (CTOD) tests were utilized to assess the toughness of the welded material. Optical microscopy was employed to characterize the HAZ microstructures. In addition, all materials were subjected to HAZ thermal processing in a Gleeble thermo-mechanical simulator. Gleeble dilatometry curves were constructed to characterize phase transformation behavior, and tested materials were used to characterize HAZ microstructures using optical microscopy. Gleeble HAZ CVN specimens were processed in order to assess the toughness of a uniform, idealized HAZ microstructure. It was found that HAZ toughness was better for material chemistries that promote lower phase transformation temperatures. Lower phase transformation temperatures caused the formation of favorable microstructural phases, with finer coarse grain HAZ (CGHAZ) prior austenite grain size, as well as fine packet size. Phase transformation temperature and prior austenite grain size were found to be most dependant on the carbon and carbon equivalent content of the material. The steel containing the lowest amount of carbon displayed the highest phase transformation temperature, coarsest CGHAZ prior austenite grain size, and lowest HAZ toughness, as measured by CTOD and CVN tests.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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