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Enregistrement W3122302554 · doi:10.1115/ipc2020-9268

Near Neutral pH Stress Corrosion Crack Growth Model Evaluation: PipeOnline™

2020· article· en· W3122302554 sur OpenAlex
Lyndon Lamborn, Greg Nelson, Genevieve Stilwell

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline transportCalibrationCorrosionStress corrosion crackingPipeline (software)Stress (linguistics)Computer scienceFeature (linguistics)Structural engineeringEngineeringMaterials scienceMechanical engineeringMathematicsMetallurgyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The pipeline industry has long sought a unified near-neutral pH stress corrosion cracking (NNpHSCC) growth model, which fully describes salient growth elements. In response to this gap, the Pipeline Research Council International (PRCI) has funded a multi-year research project, partnering with the University of Alberta (Project SCC-2-12). With the project nearing completion, application of the proposed near-neutral pH stress corrosion cracking growth model to two operating pipelines with known populations of stress corrosion crack features is presented. The remaining life of each crack feature detected by crack in-line inspection tools, under known loading, is calculated for two segments of operating pipelines in North America. The PRCI developed model, referred to as PipeOnline™, is compared to the legacy Enbridge linear growth and Paris Law models. A calibration technique for correcting the length and depth of the ILI feature calls provided by the in-line inspection vendor is reviewed, which takes into account tool tolerance and corrects length and depth to more closely match field findings. Efficiency improvements gleaned from this calibration technique are illustrated. While this calibration methodology is unique to the pipeline operator, the method is reviewed to allow other operators to readily implement the technique if it is found to be warranted. The PipeOnline model is tested for the post-calibration dimensions and compared to the legacy growth model. Each of the required inputs is defined, and methods of quantification are shown. Negligible growth thresholds are reviewed, and the truncation of stress cycles below the growth threshold is discussed. The strategy of deployment is shown, along with the proportion of features that are predicted to remain in dormancy. Methods to account for mean stresses and load application frequency are presented. The resulting PipeOnline re-inspection interval is compared to that predicted by typical existing growth models and then contrasted with excavation results on the asset. Calibration of the governing equation coefficients with rationale for each term is proposed for the pipeline segments examined in the study, and recommendations made for potential implementation for other operators, along with follow-on research.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,765

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)0,0010,000

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 GPT0,252
Écart entre enseignants0,222 · 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