Numerical Simulation of Mixing in Process Deadlegs in Order to Model Microbiologically Influenced Corrosion and Tuberculation at These Locations
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Operating experience of carbon steel process water systems has demonstrated that corrosion and tuberculation in process deadlegs can be more extensive than the corrosion and tuberculation in the flow leg of the system. The reason why corrosion is seen at these locations is unknown since deadleg lines are also considered to be stagnant. However, deadlegs can have two zones, a mixing zone and a non-mixing or stagnant zone in the deadleg. The mixing zone is created by flow in the main pipe separating at the deadleg opening and creating a vortex. The vortex created means that some mixing in the deadleg is possible having a mixing depth and flow velocity profile dependent on the flow velocity in the main pipe flow leg. This phenomenon, therefore, is referred to as turbulence penetration. The resulting mixing length defines a region of the system having a variable length where microbiologically influence corrosion (MIC) and tuberculation can occur even if the flow velocity in the main pipe flow leg is high enough to prevent corrosion product accumulation. An equation relating mixing length in a process deadleg to Reynolds number is available. It was hoped this relationship may provide a means for modelling corrosion in the different mixing zones and provide a rationale for inspection locations. Experimental tests on corrosion of carbon steel in process deadlegs, however, revealed that corrosion was still seen at locations in the deadleg beyond the expected mixing length that would be created by turbulence penetration alone. Modelling of deadlegs was therefore reviewed and computational fluid dynamics (CFD) calculations were then performed to better understand the effects of turbulence penetration and the resulting mixing length on corrosion in process deadlegs. Understanding gained from these calculations, therefore, also provide a rationale to explore additional environmental conditions resulting in materials transfer into deadlegs that could explain corrosion seen at locations where it would not be expected.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle