Bending Capacity of Corroded Pipeline Subjected to Internal Pressure and Axial Loadings
Notice bibliographique
Résumé
Offshore pipelines operating in a harsh environment are usually subjected to combinations of bending moment and axial loadings in addition to internal pressure. Due to the corrosive media transported in the pipelines and corrosive substances within seawater and soil outside the pipelines, local corrosion defects will generate on the pipeline’s inner and outer walls, reducing its ultimate bearing capacity. This paper presents a series of full-scale failure tests and nonlinear finite element analysis (FEA) to study the bending capacity and failure mode of corroded pipelines with outside locally-thinned-areas (LTAs) subjected to combinations of internal pressure, axial compressive force and bending moment. The LTAs are loaded in compression to simulate corrosion. Material tests of API 5L X56 seamless pipe steel were conducted and the stress-strain relationship was obtained. FEA results of the moment versus curvature relation, bending capacity and local buckling behavior of each specimen model matched the experimental results very well, validating the accuracy of this simulation. Additional FEA is then performed to investigate the effect of corrosion geometric parameters, such as corrosion depth, corrosion width, and corrosion length, on the ultimate moment. Among them, the width is of the greatest impact, followed by is the depth, the length impact can be ignored.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».