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Enregistrement W3121798671 · doi:10.1115/ipc2020-9251

Applying Advanced Ultrasonic In-Line Inspection Technologies to Effectively Manage Hook Cracks

2020· article· en· W3121798671 sur OpenAlexaboutno aff
Cory Wargacki, Wade Forshner, Rogelio Guajardo, Thomas Hennig

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Destructive Testing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSizingNondestructive testingComputer scienceUltrasonic testingPipeline transportPipeline (software)WeldingUltrasonic sensorProcess (computing)PiggingAcousticsMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Axial cracking inspections have become common place on a global level within pipeline operator’s integrity management programs. As technology continues to improve, operators are presented with more accurate assessments of the assets that are in current operation. However as more information is collected more threats are being identified and need to be assessed in a manner that is more applicable to their specific morphology. It is well known that vintage ERW manufacturing techniques can suffer from a wide range of potential threats such as lack of fusion or inclusions within the steel forming hook cracks during the rolling and welding process. Current In-line inspection technologies that are designed to detect, Identify and size cracklike flaws in pipelines are very proficient at doing so. However, due to the physical principals of the Ultrasonic pulse echo technology, deep features approaching, or above pulse echo saturation amplitudes pose challenges in determining accurate depth sizing. In 2015 a Canadian pipeline operator determined the need to inspect one of their 16” assets for axial crack-like indications. During the analysis of this inspection data set, a number of saturated crack-like indications were reported. Saturated cracklike signals present a challenge to operators as they have to be considered in a conservative manner as 4mm or deeper which in turn leads to difficulties in the prioritization of resources associated with the excavation program. The operator approached NDT Global in 2017, after the release of NDT Global’s Enhanced sizing depth algorithm to reevaluate the features that were present in the previous crack inspection data set. Working together with the operator, NDT Global applied the Enhanced sizing methodology to all features of significance in the pipeline segment and compared the results to lab measurements and in field NDE measurements. The outcome of the reanalysis using the most up to date software algorithms utilizing enhanced sizing showed great benefits by increasing the accuracy of the crack depth sizing as NDT Global was now able to report full through wall depth sizing, however there were still some limitations on the ability to accurately size crack-like features as the primary threat is believed to be a result of hook cracks. As a final step in this program NDT Global was provided sample spools that were cut out of the pipeline segment to perform a pull testing campaign utilizing the newest crack detection technology that was specifically targeted towards accurately sizing tilted and skewed crack like features. The authors will briefly discuss the pipeline system and inspection campaign and in detail will discuss the benefits of using technology that has been developed to help pipeline operators better understand the threats in their integrity management program.

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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,822

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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