Using coating roughness to control pipe-soil friction and influence pipeline global buckling behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Submarine on-bottom High Pressure / High Temperature pipelines are susceptible to buckling and walking phenomena to relieve axial stress built up in the pipeline through thermal expansion. Axial stress is dependent on the friction coefficient between seafloor soils and pipeline coatings and has a controlling influence on the instigation of buckles. Typical approaches to influencing the formation and distribution of buckles is the placement of sleepers or sliders to promote or discourage lateral deformation. Herein, an alternative methodology is proposed where variation of the pipe-soil interaction friction coefficient axially can promote analogous behaviour. Recent experimental investigations have characterised friction coefficients for polypropylene, a typical pipe coating material, with typical real-world surface textures and also with enhanced textures designed to improve interface shear strength. Finite element analysis using Abaqus was used in this paper to model an approximately 5 km on-bottom pipeline subject to operational loads typical of HPHT systems. The results show that pipe-soil friction has the expected impact on axial stress build up and buckle properties, but also that axial variation of PSI friction has a significant impact on the distribution and magnitude of buckles.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».