The Use of Optimized ERW Technique to Improve Low Temperature Fracture Toughness of Welded Pipes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is understood that the bondline microstructure of the line pipe ERW seam can be a zone of weakness in the pipe. To overcome this weakness, several research projects utilizing various line pipe steel grades and welding and heat treatment techniques have been conducted at EVRAZ NA. The overall goal of these efforts has been to understand the development of bondline microstructure during the ERW process and improve the weld seam fracture toughness for low temperature applications. These research activities included mill trials and Gleeble simulations. It was realized that a high toughness ERW weld seam is only possible through a tightly controlled combination of weld power, forging (squeeze) pressure, and welding speed. Research studies have indicated that the as-welded seam may not pass the standard ERW destructive tests if proper heat input and adequate squeeze pressure are not applied. Post weld heat treatment (normalizing) practice was also found to be a key element in the development of the appropriate bondline microstructure for higher toughness. Samples from pipes normalized using different heat treatment practices produced different bondline microstructures and hence different toughness properties. It was found through this study that a low (but still higher than the upper critical temperature Ac3) normalizing peak temperature and adequate soak time at the peak temperature result in improved Charpy toughness of ERW bondline microstructure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».