Development of a Tensile Strain Capacity Predictive Model for American Petroleum Institute 5L X42 Welded Vintage Pipelines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pipelines can be exposed to a wide variety of loads, depending on the environments and the area of application. These loads may impose large longitudinal plastic strain on pipelines, which could constitute a significant threat to the structural capacity of the pipeline. Reliable calibration of the strain capacity of pipelines plays an important role in the strain-based design (SBD) method. In this paper, a tensile strain capacity (TSC) predictive model (an equation) for welded X42 vintage pipes has been developed by conducting nonlinear parametric analysis followed by nonlinear regression analysis. First, our previously validated extended finite element method (XFEM) model was used to demonstrate the applicability of the XFEM in simulating full-scale ductile fracture response of pipelines subjected to biaxial loading, using pressurized American Petroleum Institute (API) 5L X42 vintage pipes subjected to four-point bending. Second, a parametric study investigating the effects of pipe and defect geometries as well as loading on the pipe TSC is presented. The nonlinear parameterization using XFEM was conducted in abaqus/standard. The TSC trends obtained for the various parameters considered were examined to derive appropriate individual variable functions for each parameter while taking any significant interactions between the parameters into consideration. Also, a nonlinear regression analysis is employed to develop a nonlinear semi-empirical model for predicting the TSC. The results obtained from the developed TSC predictive model (TSCvin.) was compared with those evaluated using the validated XFEM models. The results showed good agreement. Finally, statistical analysis was conducted to ensure the model is unbiased and predicts conservative TSCs by modifying the model using probabilistic error analysis. The modified model is capable of increasing the confidence level in the predicted TSC hence becoming a practical tool for reliable prediction of TSC of X42 vintage pipes needed for conducting pipeline integrity assessment. This modified predictive model is useful in practical applications because it provides a quantifiable degree of conservatism and reliability to the predicted TSCs.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».