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Enregistrement W2795870030 · doi:10.11159/icsenm18.126

Relining of 100 Bar Water Power Pressure Pipes with CF/EP-MatrixComposites – A Case Study

2018· article· en· W2795870030 sur OpenAlexvenueno aff
Reinhold W. Lang, Markus Gall, Erich Wagner, F Hahn

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical stress and fatigue analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBar (unit)Composite materialMaterials scienceMatrix (chemical analysis)Geology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following the permission for reconstruction by the Austrian federal water authority in 2000, the penstock of one of Austria's largest reservoir hydropower stations, built in the 1940/50ies near Kaprun (Salzburg) and operated by VERBUND Hydro Power GmbH, was rebuilt with modern grade high-pressure steel pipes. However, for economic and technical reasons it was decided to refurbish the final penstock pipe sections just prior to the turbines when entering the power house (i.e. the "turbine distribution penstock"), with a nominal pressure rating of 100 bar, via relining the inner surface of the original steel pipes with a specifically developed carbon fiber/epoxy matrix (CF/EP) composite prepreg. In this manner, a high-strength inner CF/EP composite pipe shell was built as self-supporting construction. Based on an extensive experimental program for material qualification incl. issues related to CF/EP prepreg production, handling and deployment and aspects of structural performance, permission by the water authority to implement the CF/EP relining was obtained in March 2003. The reconstructed power conduit of the Kaprun main scheme was put in operation in June 2004. The paper provides an overview of the material development, qualification and quality assurance work that led to applying this novel and worldwide unique CF/EP relining technique for refurbishing extreme high-pressure pipes.

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 enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,660

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 savante0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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