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Enregistrement W3123205542 · doi:10.1115/ipc2020-9687

Austenite Grain Size Model for the Coarse Grain Heat Affected Zone in Line Pipe Steels

2020· article· en· W3123205542 sur OpenAlexaff
Nicolas Romualdi, Matthias Militzer, Warren J. Poole, Laurie Collins, Robert Lazor

Notice bibliographique

RevueVolume 3: Operations, Monitoring, and Maintenance; Materials and Joining · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceWeldingMetallurgyHeat-affected zoneAusteniteGas metal arc weldingGrain growthGas tungsten arc weldingGrain sizeSubmerged arc weldingArc weldingMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pipelines are the safest and most cost-effective method of oil and gas transportation to storage and processing facilities. Large diameter welded pipes fabricated by submerged arc welding (SAW) are the preferred product in many cases for pipeline construction. Furthermore, pipelines are constructed by welding segments of pipe, typically by single or dual torch Gas Metal Arc Welding (GMAW). During welding, both during pipe fabrication and girth welding, the Heat Affected Zone (HAZ) experiences rapid thermal cycles with peak temperatures up to the melting temperature of the base metal. Controlling the microstructure evolution in the HAZ during welding of line pipe steels is critical to ensure that these products meet the Charpy impact testing and CTOD requirements imposed by clients and specifications. In particular, the Coarse Grain Heat Affected Zone (CGHAZ) is of concern. Here, austenite grain growth occurs readily due to the combination of high temperature and precipitate dissolution. Controlling the CGHAZ austenite grain size is critical to obtain final microstructures with acceptable impact properties. In this study, austenite grain growth has been measured and modeled for thermal conditions relevant for the CGHAZ in 27 steels, including industrial as well as laboratory steels with systematic variations of alloying element content. Austenite grain size was measured using a Laser Ultrasonics for Metallurgy (LUMet) sensor attached to a Gleeble 3500 Thermomechanical Simulator, which enables high-throughput in-situ monitoring of austenite grain growth. A classical grain growth model has been developed based on a standard test. The grain growth kinetics are described by combining curvature driven grain growth with pinning due to TiN precipitates. A phenomenological relationship has been developed for the grain boundary mobility that decreases with C, Nb and Mo alloying which is consistent with their expected grain boundary segregation. The pinning parameter is rationalized in terms of volume fraction and size of TiN particles. The proposed model has been validated for CGHAZ heat treatment cycles including an industrial welding trial. The results of this study provide a model to predict the austenite grain size in the CGHAZ as a function of steel chemistries and heat treatment paths, i.e. welding parameters. Austenite grain size maps have been constructed as a function of peak local temperature and line pipe steel chemistry. The model can be used both for steel chemistry design and for optimizing welding of steels with known chemical composition to minimize the CGHAZ austenite grain size both during pipe fabrication and girth welding.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,779

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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