Detection of Crack-Related Features Within Dented Pipe Using Electromagnetic Acoustic Transduction (EMAT) Technology
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Notice bibliographique
Résumé
Mechanical damage has been identified as a significant integrity threat within the Oil & Gas pipeline industry. In addition to deformation, associated secondary pipeline damage may also consist of coating removal, metal removal and cold working of the underlying metal that may result in cracking within the dented area. Detection of cracks within dented areas of the pipe using conventional Ultrasonic Technology (UT) and Magnetic Flux Leakage (MFL) In-line Inspection (ILI) technologies has been of limited success due to the variety of possible feature expressions, sensor design and arrangements, and the related complexity within the underlying physics for detection and characterization. Previous studies have shown the feasibility of Electro Magnetic Acoustic Transduction (EMAT) technology for detecting and characterizing crack related indications within dents on liquid pipelines. This study expands upon experimental investigations using pull through ILI tests on manufactured dents where machined linear indications (notches) were introduced into the dents. In this paper, the performance of EMAT technology for detection and characterization of crack related features in liquids pipelines under real operating conditions is presented. EMAT data were combined with high resolution caliper data, ultrasonic crack inspection data and dent strain assessment data, to demonstrate the EMAT capabilities to enhance pipeline integrity management of dents. Results of field non-destructive examinations are compared to EMAT predicted values to assess the performance of this technology. This study presents a supplementary method of detecting and mitigating coincidental crack related features with dents on liquids pipelines, further enhancing the safety and improving the integrity management of pipelines.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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