Seismic Analysis of a Large LNG Tank Considering Different Site Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Seismic resilience of critical infrastructure, such as liquefied natural gas (LNG) storage tanks, is essential to the safety and economic well-being of the general public. This paper studies the effect of different ground motions on large LNG storage tanks under four different site conditions. Key parameters of structural design and dynamic analysis, including von Mises stress of outer and inner tanks, tip displacement, and base shear, are analyzed to directly evaluate the safety performance of the large LNG tanks. Because the size of an LNG tank is too large to perform any experiments on a physical prototype, Smoothed Particle Hydrodynamics-Finite Element Method (SPH-FEM) simulation is used as a feasible and efficient method to predict its seismic response. First, the accuracy of the SPH-FEM method is verified by comparing sloshing frequencies obtained from theoretical formulation to experimental results and SPH-FEM models. Then, the seismic response of a real-life 160,000 m3 LNG prestressed storage tank is evaluated with different liquid depths under four site classes. Simulation results show that the tip displacements of the LNG tank at liquid levels of 25% and 50% under site class IV are nearly identical to that of 75% and 100% under site class II. In addition, the maximum von Mises stress of the inner tanks exceeds 500 MPa in all four site classes and jeopardizes the structural integrity of large LNG tanks. As a result, optimization of structural design and the establishment of an early warning system are imperative to the safety of LNG tanks at high liquid levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».