Development of a Profile Matching Criteria to Model Dents in Pipelines Using Finite Element Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Current industry standards cite depth and interaction with additional stress risers as the key indicators of pipeline integrity concerns in regards to dents. There have been significant efforts towards the improvement of these benchmarks in recent years. Several dent assessment methods are presented in literature, including research focused on the use of finite element analysis (FEA). The accurate assessment of dents using FEA is heavily reliant on how close the shape produced by the FEA model aligns with the shape of the actual dent. The research presented in this paper has been conducted to evaluate the sensitivity of the stresses and strains to the dent profile shape. Information regarding the existence, shape, and size of dents is typically provided by in-line inspection (ILI) tools. An FEA model is then built in commercially available software, ABAQUS, to create a dent profile that closely resembles the profile given by the ILI. The study in this paper assesses the effect of different indenter sizes on the stresses and strains within the dent and provides a recommendation to quantify the error between the ILI and FEA profiles. The process of matching a dent profile using FEA is compared to an existing analytical method to calculate strain, the equations proposed in ASME B31.8. The FEA results were found to be more conservative than the strains calculated using ASME B31.8.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».