Evaluation of Existing Fracture Mechanics Models for Burst Pressure Predictions, Theoretical and Experimental Aspects
Notice bibliographique
Résumé
The predictions of burst pressure and leak/rupture have significant impact on the pipeline integrity assessment results, and subsequently on the extent of the required mitigation and re-inspection interval. There are models available for burst pressure and leak/rupture prediction in the literature, namely API-579, CorLas®, and NG-18 (Modified Ln-Sec). In this paper, evaluation of existing fracture mechanics models for burst pressure and leak/rupture prediction for external crack and crack like features including stress corrosion cracks (SCC) are performed. Both theoretical and practical aspects of each model are discussed in detail. An experiment is set up to conduct fifteen full scale burst tests of 20-inch, 34-inch and 36-inch diameter joints removed from the pipeline field. Among them, seven pipe joints are with base material SCC, four joints with seam weld cracks, three joints with linearly aligned crack-like features surrounded with shallow base material SCC, and one joint with crack-like feature in the Weld area. A high speed camera is utilized to capture rupture events. The rupture events can be stable tearing, crack coalescence and unstable propagation of a critical crack or multiple closely aligned cracks in a crack colony which are responsible for the rupture. Detailed profile measurements of the critical crack/s for burst pressure predictions are done from the fracture surfaces. Relevant material properties are measured for each joint in base material or seam weld location depending on the crack location. Burst pressure predictions are performed with models available in API-579, CorLas®, and Modified NG-18. An elastic-plastic finite element model is generated to quantify the effective stress intensity factor with and without the end cap effects during the burst testing. The accuracy and conservatism of the models evaluated are analyzed. Implications of the findings are discussed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».