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Enregistrement W2900032200 · doi:10.1115/ipc2018-78431

Coupling Metallurgy and Manufacturing Parameters of Pipeline Fittings to Avoid Substandard Properties

2018· article· en· W2900032200 sur OpenAlexafffund
Fateh Fazeli, Colin Scott, James Saragosa, Robert Cicoria, Jim Fraser

Notice bibliographique

RevueVolume 3: Operations, Monitoring, and Maintenance; Materials and Joining · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensTransCanada (Canada)McMaster University
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésWeldingEngineeringPipeline (software)TemperingUpgradeMechanical engineeringPipeline transportRigidity (electromagnetism)Manufacturing engineeringProcess engineeringComputer scienceStructural engineeringMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High strength, butt-welded pipeline fittings are critical components for the construction of reliable and safe pipeline systems to extract, gather and transmit oil and gas products. Due to stringent safety and environmental requirements, fittings manufacturers are obliged to adhere to commonly accepted industry standards (e.g. CSA Z245.11, MSS-SP-75) and adopt supplementary operators’ specifications. Nevertheless, there have been several recent cases where fittings delivered by qualified manufacturers and available through local stock suppliers have not met the specified tensile properties, such that they failed during hydrostatic pressure tests or in-service operations. The issue has triggered concerns of operators and regulators (e.g. NEB SA 2016-01) warning about the use of substandard fittings. Although deficiencies in engineering design or operation beyond permissible conditions could be contributing factors, the root cause of the recent fittings failures was mainly associated with the underlying metallurgy and processing resulting in critically low yield strength and/or toughness levels. Further, existing standards and specifications are not stringent enough to screen out fittings with inadequate steel composition or improper manufacturing parameters. As such, a comprehensive modelling and experimental study has been launched to understand the interplay between the composition, grade, geometry and plant-specific processing parameters of quenched and tempered pipeline components. The experiment entailed plant trials using an instrumented NPS 36″ 3D elbow to measure the actual thermal response of the fitting during reheating, quenching and tempering cycles. Data was acquired from 36 different positions on the part in order to monitor any deviations from intended production parameters. Further, the metallurgical behaviour of the base steel plate, in terms of austenite grain growth, continuous cooling transformations (CCT) and temper softening of the as-quenched microstructure, has been established by dilatometric tests and microstructural characterization. The analysis and coupling of these diverse data sets is not trivial and requires scientific-based computational modelling. An integrated thermal-structure-properties finite element model was developed to predict the temporal and spatial evolution of the microstructure and provide a 3D strength map for any as-quenched and as-tempered fitting. This predictive engineering tool aids the selection of adequate steels and suitable heat treatment parameters such that target gauges and grades can be manufactured by a given plant to meet the specified requirements and standards. This paper describes the aforementioned methodology and highlights the challenges associated with the manufacture of fittings; in particular thick-wall pipeline components. Further, guidelines and existing knowledge gaps for improved specifications and standards will be discussed.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,759

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,196 · 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'admission2
Résumé présentoui

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