Double Jointing Technology for Strain-Based Design (SBD) Pipelines
Notice bibliographique
Résumé
Pipelines may experience significant longitudinal strains when subjected to large ground motions, such as seismic activity, landslides, etc. For these conditions, a strain-based design (SBD) approach can be used. The use of higher strength steels (like X80) for SBD approach can enable significant construction cost savings. Costs can be further reduced through the use of a double jointing process in order to reduce the amount of field welding. However, it is challenging to achieve adequate girth weld properties for SBD scenarios involving higher strength steels by using conventional double jointing processes such as submerged arc welding (SAW). Acicular ferrite interspersed in martensite (AFIM) has been previously identified as an advantageous high strength weld metal microstructure that can be applied in field pipeline construction. In this paper, a double jointing technology for X70+ SBD applications will be discussed. Excellent strength and toughness properties were achieved in double joint welds by using an optimized AFIM welding technology that included a tailored welding consumable wire and a high productivity GMAW-P weld process. Welding procedures are discussed along with mechanical properties achieved. Productivity comparisons suggest that a fully optimized GMAW-P welding process in the 1G-rolled welding position can have productivity comparable to a conventional SAW double jointing process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».