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Enregistrement W2549758779 · doi:10.1115/ipc2016-64311

Reinforcing Large Diameter Elbows Using Composite Materials Subjected to Extreme Bending and Internal Pressure Loading

2016· article· en· W2549758779 sur OpenAlexaff
Chris Alexander, Richard Kania, Joe Zhou, Brent Vyvial, Ashwin Iyer

Notice bibliographique

RevueVolume 3: Operations, Monitoring and Maintenance; Materials and Joining · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensTransCanada (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite numberBendingComposite materialReinforcementEpoxyStructural engineeringFinite element methodStrain gaugeInternal pressureFlexural strengthEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A study was conducted to evaluate the use of E-glass/epoxy composite materials for reinforcement of large-diameter elbows. Using a combination of sub-scale and full-scale testing, the study demonstrated that when properly designed and installed, composite materials can be used to reduce strain in reinforced elbows considering bending loads of up to 3.6 million ft-lbs (4.88 million N-m), cyclic pressures between 720 psi (4.96 MPa) and 1,440 psi (9.93 MPa), and burst testing. The stresses measured in the composite material were well below designated ASME PCC-2 design stresses for the composite materials. During testing, there was no evidence that previously applied bending loads reduced the overall burst pressure capacity of the composite-reinforced elbows. Finite element modeling was used to optimize the geometry of the composite reinforcement. The resulting design guidance from this study was used to provide direction for possible reinforcement of large-diameter elbows for in-service pipelines.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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