Application of Plastic Strain Damage Models to Characterize Dent with Crack
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Currently, the allowable strain limit for a plain dent is 6 percent as per ASME* B31.81 for gas pipelines. Field experience has shown that the 6% strain limit for plain dents could be overly conservative, which can result in unnecessary excavations and repairs. Recently, efforts to develop an alternative strain limit have been proposed. In this paper, two plastic damage-based models, namely, ductile failure damage and strain limit damage, and one minimum elongation-based criterion are reviewed. Attempts have been made to use these models to characterize rock dents associated with cracks in terms of a plastic damage severity factor and its susceptibility to crack initiation. Field excavations and finite element analysis are utilized to validate these models using two real pipeline dents from two different pipeline operators, operating in USA and Canada. The results have shown that the internal cracks were formed at the time of the initial indentation and can be predicted by the plastic strain damage based ductile failure models. On the basis of this, a newly developed approach that combines in-line inspection (ILI) technologies (caliper and magnetic flux leakage [MFL]) is introduced and utilized to discriminate between dent with corrosion and dent with crack, and identify critical dents in the pipelines.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 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 ».