Remaining Collapse Capacity of Corroded Pipelines
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle