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Enregistrement W2900233227 · doi:10.1115/ipc2018-78224

Microwave Sensor Array for Corrosion Prediction in Steel Tank Bottoms

2018· article· en· W2900233227 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRFID technology advancements
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionStorage tankCathodic protectionRoofCoatingCorrosion monitoringVisual inspectionEngineeringMarine engineeringMaterials scienceStructural engineeringComputer scienceMechanical engineeringComposite materialElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Throughout North America there are many crude oil storage tank facilities — also called terminals — serving as hubs, transfer points and storage. Safety precautions such as pre-service integrity testing, cathodic protection, primary and secondary containment measures, and grounding techniques have been utilized to assure safety as a top priority. These tanks undergo an in-service API 653 external inspection at least every 5 years, and are taken out of service to undergo an API 653 internal/external inspection at least every 30 years [1], [2], [3]. For these aboveground storage tanks, the bottom plate is the most vulnerable area to corrosion [4] and is also the most challenge area to inspect visually. Both sides (product-side and soil-side) of the tank bottom plate are prone to high rates of corrosion in comparison to other components such as the roof and shell [5]. Corrosion generally starts with coating defects such as air or water ingress to underling layers and exposing the steel to uncontrolled environmental factors. Internal inspection can be performed using ultrasonic measures to calculate the sheet thickness, however, external inspection is impossible without having access to the tank bottom. This paper will introduce a novel inspection method for external monitoring of the surface of the tank bottom plate in real-time. The proposed technique proactively approaches the problem by predicting the corrosion before it occurs. In this technique an array of microwave-based sensors operating at ISM band (2.57 GHz) are introduced for defect prediction. The array is composed of equally-distant and identical microwave spiral ring resonators (SRR) [6] that are electromagnetically coupled to a transmission line. All resonances created by the array elements merge in one band-stop frequency response with very high isolation. Once the sensors’ environment is altered by any defects such as an air breach, liquid ingress [7] or corrosion initiated, a resonance shift will occur indicating coating risks. To prove the concept, an initial prototype for small tanks of 3–5 ft. diameter is investigated. Two-port system data illustrates that in case of a coating defect, the frequency profile accordingly changes and provides a signature. The obtained data is used to predict possible corrosion in timely manner. The proposed sensor array enables external monitoring of tank bottoms surface where visual inspection is impossible while the tank is in-service.

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.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil0,360

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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