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Enregistrement W2139476784 · doi:10.5006/0998

<i>2013 Frank Newman Speller Award Lecture:</i> Integrity Management of Natural Gas and Petroleum Pipelines Subject to Stress Corrosion Cracking

2013· article· en· W2139476784 sur OpenAlexaboutno aff
John A. Beavers

Notice bibliographique

RevueCORROSION · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStress corrosion crackingCorrosionSubject (documents)PetroleumNatural gasCrackingIntegrity managementStress (linguistics)Forensic engineeringPipeline transportEngineeringPetroleum engineeringGeologyMaterials scienceMetallurgyComputer sciencePhilosophyLinguisticsComposite materialMechanical engineeringLibrary scienceWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stress corrosion cracking (SCC) can be a serious threat to the integrity of natural gas and petroleum pipelines. This paper describes how the pipeline industry responded to this threat by performing a comprehensive research program to determine the cause(s) of the failures and investigate various techniques for preventing future failures. The paper focuses on a relatively concise list of discoveries that have had a measurable impact on mitigation of the SCC threat. Starting with the first recognized SCC failure in 1965, the research is described in which the intergranular form of cracking (known as high-pH SCC or classical SCC) was investigated to identify the causative agent and the controlling metallurgical, environmental, and stress-related factors. In the 1980s, a second, transgranular form of SCC (near-neutral-pH SCC) was discovered in Canada, resulting in a similar scope of research activities designed to develop mitigation methods for this form of cracking. The paper then discusses how the information developed in these research programs is incorporated into pipeline integrity management programs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,015

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSans objet
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

Citations32
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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