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Enregistrement W2318204478 · doi:10.1115/omae2011-49054

Remaining Collapse Capacity of Corroded Pipelines

2011· article· en· W2318204478 sur OpenAlexaff
Qishi Chen, Mark J. Marley, Joe Zhou

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensTransCanada (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite element methodStructural engineeringCorrosionParametric statisticsPipeline transportMaterials scienceFull scaleEngineeringGeotechnical engineeringComposite materialMathematicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is known that, for given pipe material and diameter, collapse capacity of a plain pipe subjected to external pressure is proportional to the second or third power of wall thickness. In lieu of sophisticated numerical models and experimental data, conservative approaches such as those in which thickness losses at corrosion defects are extended to the entire circumference have been adopted in practices to assess the collapse resistance of corroded pipes. This reduced wall thickness is then used in the design equation of plain pipe to predict remaining collapse capacity. Such conservative assumptions result in substantial reduction of collapse capacity for pipelines with localized corrosion defects. During the course of a multiple-year PRCI research project, results of full-scale collapse tests and three-dimensional finite element analysis demonstrated that the reduction of collapse capacity was less than 10% for defects with a depth of 50% wall thickness, an axial length of one diameter and a circumferential width of half a diameter. These findings illustrated that the actual collapse capacity of corroded pipes is significantly higher than that estimated according to the conservative assumptions. This paper presents the development of a reliability-based, practical assessment method that allows remaining collapse capacity of corroded pipelines be determined based on defect size data obtained from in-line inspections. Work involved included characterization of corrosion defects, full-scale collapse tests, validation of finite element models using experimental data, analysis of parametric cases using finite element models, development of empirical equation based on experimental and numerical results, and calibration of partial safety factors which addressed the uncertainties associated with model error, load variation, and sizing inaccuracy of corrosion defects. Practical implications of the proposed assessment method were evaluated based on selected examples.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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