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Enregistrement W2075611612 · doi:10.1520/jte12274j

Service Temperature Characterization of Polytetrafluoroethylene-Based Gaskets

2001· article· en· W2075611612 sur OpenAlexaff
A-H Bouzid, M. Derenne, Luc Marchand, Jalia Payne

Notice bibliographique

RevueJournal of Testing and Evaluation · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSynthesis and properties of polymers
Établissements canadiensPolytechnique MontréalÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGasketPolytetrafluoroethyleneCharacterization (materials science)Materials scienceComposite materialNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gaskets based on polytetrafluoroethylene (PTFE) are used extensively in bolted flanged connections, especially in difficult chemical process plant applications where blowouts due to excessive bolt load loss are of major concem. The determination of their service temperatures requires the characterization of their short- and long-term creep relaxation resistance. An experiment-alanalytical procedure has been developed to determine a recommended service temperature for PTFE-based gaskets. Based on an improved version of the Hot Blowout Test (HOBT) in which thermal cycling has been incorporated, the procedure quantifies the short-term hot relaxation resistance, and the margin of safety against an in-service blowout. The improved HOBT test provides an excellent tool for the selection of blowout-resistant PTFE gaskets for difficult service. Currently, the procedure estimates the cooldown load loss due to the thermal contraction difference between the gasket and the flange, based on a rough estimate of the gasket thickness and the coefficient of thermal expansion and their vanation with temperature. The proposed procedure provides not only a better estimation of the gasket thickness but also accounts for thermal ratcheting and the temperature lag between flange and bolts.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations9
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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