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Enregistrement W3047395778 · doi:10.5006/3492

Studying Stress Corrosion Cracking Crack Initiation in Pipeline Steels in a Near-Neutral pH Environment: The Role of Hydrotesting

2020· article· en· W3047395778 sur OpenAlexaff
Zeynab Shirband, Jing‐Li Luo, Reginald L. Eadie, Weixing Chen

Notice bibliographique

RevueCORROSION · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceStress corrosion crackingCrackingMetallurgyCorrosionPlasticityHydrostatic pressureHydrostatic testGrain boundaryPipeline transportStress (linguistics)Fracture mechanicsComposite materialEnvironmental scienceMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrostatic testing, or hydrotesting, has been widely used as a stress corrosion cracking management method in the pipeline industry, particularly in gas pipelines. Although the technique has been very useful in the prevention of operational failures, it is known that these high pressures can produce significant plastic deformation around stress concentrators, such as pits and other surface flaws, that might be present. This plasticity can temporarily retard long, well-developed cracks; however, the effect of this plasticity on growth of very small cracks has not previously been studied. In this work, a long-term test was conducted to simulate real pipeline pressure cycling conditions by the application of occasional hydrotesting loads on steel samples. Crack initiations from pits were compared between specimens undergoing no hydrotesting load (control specimens) and those that underwent three hydrotest cycles during the test. The results showed that pit-to-crack transition was enhanced by the application of three hydrotesting loads. Seventy percent more cracks were found to have grown beyond ferrite grain boundaries in the hydrotested specimens. This initial study indicated substantial differences between small crack formation with and without hydrotesting. These differences predict significantly higher short crack growth in the hydrotested samples. Further study is necessary to further delineate these effects.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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