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Enregistrement W310130583 · doi:10.5006/c2005-05615

Influence of Surface Conductivity Contrasts on the Currents and Fields Induced in Buried Pipelines by Sources of Variable Frequency

2005· article· en· W310130583 sur OpenAlexaff
L. Trichtchenko

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLightning and Electromagnetic Phenomena
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConductivityPipeline transportVariable (mathematics)Materials scienceElectrical resistivity and conductivityElectrical engineeringEngineeringPhysicsMechanical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Various sources of fluctuating electromagnetic fields produce electric fields and currents in buried pipelines, which interfere with the pipeline infrastructure. Among these sources are power lines with a known single frequency (50 or 60 Hertz, Hz) and the natural geomagnetic field with variations in the frequency range from millihertz (mHz) to few Hz, which produce telluric currents in the pipelines. In this paper the analytical approach to the problem of the induction by external sources of variable frequency in an infinitely long multi-layered cylinder, representing the pipeline, is extended to include the conductivity contrast between the soil, in which pipeline is buried, and the air or sea water above it. The surface conductivity contrast influences the electromagnetic fields and currents depending on frequencies and pipeline electromagnetic characteristics. The mathematical model presented has been applied to the cases of underwater pipelines or pipelines embedded in soils with different conductivities. Modeling results show attenuation of the electric field induced in the pipeline in the case of significantly larger conductivity of upper media for AC and telluric frequencies. The developed analytical method can also be used for evaluation of ready-made software packages that deal with electromagnetic interference especially for low frequencies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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