Pattern Studies of the Strain Distributions for Detecting Pipe Wrinkling
Notice bibliographique
Résumé
As both the onshore and offshore pipeline constructions push further into higher risk terrains, such as geologically unstable terrain and Arctic region, the risk of local buckling failure (wrinkling) for these buried pipelines has been increasing gradually. However, previous methods used to prevent the buried pipelines from buckling failure are expansive, time consuming, and unreliable. Therefore, to overcome these problems, a reliable method to predict pipeline wrinkling has been proposed. The method can provide active warning for pipeline wrinkling through a decision-making system (DMS). The DMS was designed to identify the strain distribution patterns and their development on the critical pipe segments for early detecting the onset of pipe wrinkling. To conduct the reliable DMS, studies of the strain distribution patterns on the line-pipes during pipe buckling are very important. In this paper, the strain distribution patterns of various line-pipes were presented. These line-pipes have different material and geometric properties, loading conditions, and manufacturing conditions. A total of 32 sets of experimental results and 72 sets of finite element analysis (FEA) along with parametric studies were included in the study. The study concluded significant behavioural characteristics revealed on the strain distribution patterns during pipe buckling and important parameters affecting these strain patterns. For practical application, three thresholds of the strain distribution patterns were proposed. Furthermore, the optimal positions and spacing of the strain measurements for early detecting pipelines wrinkling were discussed as well.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».