Development of a Novel Testing Method for Characterizing Wet Sliding Abrasion in Slurry Transport Systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Slurry pipelines are critical systems used in oil sands mining operations to efficiently transport ore from the mine site to centralized extraction facilities. One of the main challenges in designing these systems is the screening and selection of optimal pipeline materials. Slurry pipelines in oil sands mining (hydro-transport and tailing lines) are subjected to aggressive abrasion and erosion-corrosion conditions resulting in relatively rapid material wear rates. For some operations, the degradation of these pipelines can result in significant maintenance and replacement costs. To address this issue, operators are constantly looking for new material systems which can be used to increase wear resistance and run-life of pipeline systems. Numerous lab-scale test methods exist to assess and rank the ability of materials to resist abrasive conditions, but no definitive method is recognized as a standard by industry (other than costly field testing). In the first part of this paper, the relative merits of a number of currently available lab-scale testing methods used to characterize material wear are critically assessed. To highlight these merits, comparative tests were performed on a variety of materials including a number of polymers and carbon steel. Results show that the ranking of material performance varies with test method used, and highlights the importance (and difficultly) in selecting an appropriate test method that represents actual service conditions. For the second part of this paper, the development and preliminary assessment of a novel wet wheel abrasion test apparatus is showcased. The intent of this new method is to better simulate the wear mechanisms found in multiphase pipelines with dense-bed slurry flows. Preliminary tests were performed on a number of novel titanium-carbide (Ti-C) reinforced polyurethane materials with two distinct particle size ranges. Performance was evaluated by comparing results to a conventional steel alloy commonly used by the industry, and an unreinforced polyurethane system. Wear mechanisms were assessed through microscopy and wear scar profile analysis. A discussion is also provided of the key benefits of this test method (including the potential for assessing the effects of dissolved oxygen and/or fluid chemistry effects), and future work required to validate this novel test system.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».