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Enregistrement W3122686178 · doi:10.1115/ipc2020-9269

Pipe Stress and Deflection During an Integrity Dig

2020· article· en· W3122686178 sur OpenAlexaff
Ali Naderi, Ruoqi Deng, Deli Yu, Richard Kania, LePing Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeflection (physics)ExcavationGeotechnical engineeringStress (linguistics)Structural engineeringGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract During a pipeline excavation, additional pipe stress and deflection can be produced due to altered soil support beneath the exposed pipe, which might bring in additional integrity concerns for the pipe under assessment. Classical beam theories and soil-spring modeling are inadequate for the complex pipe-soil interactions and boundary conditions. The objective of the present study was to develop a computational model that can be used to predict pipe stress and deflection during an integrity dig. The pipe-soil interaction was modeled with 3D elements using surface-to-surface contact approximation in ABAQUS. The pipe was assumed to be initially buried, then exposed for 12, 20, 30 and 34 m subsequently to mimic a buried pipeline under step-by-step excavation. The results indicated that the depth of soil support is a dominant factor for the pipe stress and deflection during an integrity excavation, which has not been previously investigated. Significant axial stress and strain in the longitudinal direction were produced by excavation, which may increase the risk of failure for the pipe that is suspected of circumferential defects. Furthermore, nonuniform soil support could cause substantial pipe deflections and stresses that may trigger an integrity dig. The model may be used to estimate the pipe stress and deflection prior to an integrity dig based on the soil conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
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