Deepwater Pipelines: Reliability of Finite Element Models in the Prediction of Collapse and Collapse Propagation Loads
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the design of pipelines it is of utmost importance to use validated numerical tools, usually finite element models, to reliably determine the structural limit loads. Also for steel pipes manufacturers it is very important, for establishing the set-up of their production processes, to be able to analyze using validated finite element models the effect that different manufacturing imperfections have on the pipe limit loads (e.g. “ovalization” of the external diameter, eccentricity, residual stresses, etc.). For deepwater pipelines the most relevant limit states that need to be analyzed are the collapse and collapse propagation under different combinations of external pressure and bending. In the second section of this paper we discuss the finite element models that we developed to predict the collapse and collapse propagation of seamless steel pipes under external pressure and bending. The validation of these models was performed comparing the numerical results with experimental results obtained at CFER (Edmonton, Canada) [1] and at our lab for the pre-collapse and post-collapse regimes. In deepwater pipelines, in order to prevent the propagation of collapse failures through the pipeline length, buckle arrestors are used. In the third section of this paper we review the finite element models that we developed to predict buckle arrestors cross-over external pressures. The validation of these models was performed comparing the numerical results with experimental ones obtained at our lab for different ratios [arrestor thickness/pipe thickness] corresponding to either the flattening or flipping cross-over mechanisms [2]. Finally in the fourth section of this paper the validated finite element models are used to perform parametric analyses that provide useful data for pipeline engineers on the effect of different geometrical parameters on crossover pressure.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle