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Enregistrement W2086409660 · doi:10.1115/1.4006125

Probabilistic Transgranular Stress Corrosion Cracking Analysis for Oil and Gas Pipelines

2012· article· en· W2086409660 sur OpenAlexaff
Sikder Mainul Hasan, Faisal Khan, Shawn Kenny

Notice bibliographique

RevueJournal of Pressure Vessel Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntergranular corrosionStress corrosion crackingProbabilistic logicCrackingFailure assessmentMaterials scienceStructural engineeringCorrosionStress (linguistics)Fracture (geology)Computer scienceEngineeringMetallurgyComposite materialArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The crack morphology of transgranular stress corrosion cracking (TGSCC) suggests that the mechanism of growth and the condition at which TGSCC occur is different than that of intergranular stress corrosion cracking (IGSCC). Several attempts have been made to characterize IGSCC probabilistically; however, limited effort has been noticed for TGSCC. This paper attempts to analyze TGSCC probabilistically. The study includes assessment of probability of failure for low pH, TGSCC by R6 approach/BS 7910 approach/API 579 approach, which considers plastic yielding and linear elastic fracture mechanics, CSA Z 662-07 burst model approach and author’s proposed strain-based approach. The paper observes that failure assessment diagram (FAD) based approaches (R6, BS 7910, and API 579) calculate least failure probability compared to CSA Z 662-07 burst model approach. The authors also noticed that their proposed hoop strain-based approach calculates closely to CSA Z 662-07 burst model approach. Finally, the authors justified the rationality of the results obtained by their approach.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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