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Enregistrement W239657363 · doi:10.5006/c2003-03527

Corrosion Fatigue and Near-Neutral pH Stress Corrosion Cracking of Pipeline Steel in Very Dilute Carbonate/Bicarbonate with and without the Presence of Hydrogen Sulfide Using the Compliance Technique

2003· article· en· W239657363 sur OpenAlexaffabout
K. E. Szklarz, R. Sutherby

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensTransCanada (Canada)Shell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionStress corrosion crackingBicarbonateHydrogen sulfideMaterials scienceCarbonateCorrosion fatigueCrackingAnaerobic corrosionHydrogen embrittlementMetallurgyCathodic protectionHydrogenSulfideCarbon steelStress (linguistics)Inorganic chemistryChemistrySulfurComposite materialElectrochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Crack advance has been studied in a X-70 pipeline steel, using the compliance technique. The electrolyte was very dilute brine bubbled with 10% carbon dioxide. Cracking rates were studied at a range of frequencies and R-values. The R-values simulated typical high-pressure gas service, but the frequency used was significantly higher. Similar testing was carried out in the presence of a 1% hydrogen sulfide using the Shell Canada sour gas test facility. The crack advance observed in dilute brine bubbled with 10% carbon dioxide could be explained using the rates of corrosion fatigue and a threshold ΔK of WMPa√m. If we extrapolate the results to much lower frequency then crack advance in the pipelines that is attributed to near-neutral pH stress corrosion cracking could also be explained as corrosion fatigue provided the ΔK at about R=0.65 exceeds this threshold value. Since the extrapolation is over at least two orders of magnitude in frequency this requires further experimental confirmation. The effect of 1% hydrogen sulfide was to dramatically increase the cracking rate at the tested frequencies.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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