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Enregistrement W2972823063 · doi:10.1002/peng.20184

Multi‐Relaxation Test to Characterize PE Pipe Performance

2019· article· en· W2972823063 sur OpenAlexaff
Na Tan, P.‐Y. Ben Jar

Notice bibliographique

RevuePlastics Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceFracture (geology)CreepDeformation (meteorology)BrittlenessRelaxation (psychology)Stress relaxationStress (linguistics)Composite materialHydrostatic stressForensic engineeringStructural engineeringEngineeringFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A new concept is proposed, which uses results from a multi‐relaxation test to characterize transition of deformation mechanisms in polyethylene (PE) pipes, for plastic deformation from the amorphous phase only to the involvement of the crystalline phase. The former mechanism is believed to lead to brittle fracture, while the latter to ductile fracture. This phenomenon is believed to be related to the transition from ductile to brittle (DB) fracture that has been observed in creep tests of PE pipes by reducing the applied stress below a critical level. This paper presents results from 6 PE pipes of different density and molecular weight distribution. The results suggest that high‐density PE pipes require a higher deformation level for the DB transition than the medium‐density PE pipes. The results also suggest that the trend of change in the critical stress level for the DB transition is close to the trend of change in the hydrostatic design base, but the former takes less than two weeks to complete, while the latter more than 1 year. Therefore, the multi‐relaxation test can be used as an alternative method to characterize PE pipe performance, as a means for preliminary screening or in‐service monitoring of pipe performance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,174 · 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
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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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