MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2962771913 · doi:10.1061/9780784482506.026

Developing a Capacity-Demand Assessment Methodology for Pipeline Components Using Elastic-Plastic Load Factors

2019· article· en· W2962771913 sur OpenAlexaboutno aff
Kenny T. Farrow

Notice bibliographique

RevuePipelines 2019 · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline (software)Computer scienceReliability engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pipeline design approaches in current Canadian and U.S. code provisions advocate the use of standard linear-elastic analyses to determine stresses for comparison with acceptance criteria. However, complex components such as elbows, tees, and bulkheads may produce combined stresses that exceed maximum allowable limits while the main line pipe passes the acceptance criteria. In these cases, designers have the option to specify a code break between the line pipe and component. But, as discussed by previous authors, this methodology can result in an overly-conservative design for the specified component. To avoid such over-conservatism, the use of elastic-plastic stress analysis approach to satisfy protection against plastic collapse and protection against collapse from buckling criteria in ASME BPVC Section VIII Division 2 has been advocated. The appeal of the elastic-plastic stress analysis approach lies in its more accurate assessment of the plastic collapse design margin of a component as compared to the elastic stress and limit load analysis methods, since the actual structural behavior of the component is more closely approximated (e.g., nonlinear material behavior and stresses due to cross-section geometry discontinuities and pipe ovalization). One drawback of this code use is that it would be limited to new designs and is less appropriate for assessments of pipelines already in use. Secondly, the load factors specified in ASME BPVC Section VIII Division 2 can be significantly higher than the design margin of the code to which the pipeline was originally designed. Particularly for pipelines already in use, it would be more appropriate to use similar assessment methods outlined in the API 579-1/ASME FFS-1 fitness for service document as a means of evaluating the “structural integrity of an in-service component.” This nuance is especially important since API 579-1/ASME FFS-1 provides specific guidance on load factors that should be applied to loads for the protection against plastic collapse and protection against collapse from buckling assessments which are applicable to the original design code. This paper investigates the proper use of API 579-1/ASME FFS-1 for pipeline assessments and provides alternate methodology to develop elastic-plastic capacity curves as criteria to screen load demands estimated from linear-elastic analyses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePipelines 2019Même sujetStructural Integrity and Reliability AnalysisTravaux en français237 207