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Enregistrement W3124265573 · doi:10.1115/ipc2020-9312

Failure Pressure Prediction of Cracks in Corrosion Defects Using XFEM

2020· article· en· W3124265573 sur OpenAlexaff
Xinfang Zhang, Allan Okodi, Leichuan Tan, Juliana Y. Leung, Samer Adeeb

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Destructive Testing Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtended finite element methodPipeline transportStructural engineeringFinite element methodMaterials scienceCorrosionPipeline (software)Cathodic protectionFracture mechanicsComputer scienceEngineeringComposite materialMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Coating and cathodic protection degradation can result in the generation of several types of flaws in pipelines. With the increasing number of aging pipelines, such defects can constitute serious concerns for pipeline integrity. When flaws are detected in pipelines, it is extremely important to have an accurate assessment of the associated failure pressure, which would inform the appropriate remediation decision of repairing or replacing the defected pipelines in a timely manner. Cracks-in-corrosion (CIC) represent a class of defect, for which there are no agreed upon method of assessment, with no existing analytical or numerical models to predict their failure pressures. This paper aims to create a set of validated numerical finite element analysis models that are suitable for accurately predicting the failure pressure of 3D cracks-in-corrosion defects using the eXtended Finite Element Method (XFEM) technique. The XFEM for this study was performed using the commercially available software package, ABAQUS Version 6.19. Five burst tests of API 5L X60 specimens with different defect depths (varying from 52% to 66%) that are available in the literature were used to calibrate the XFEM damage parameters (the maximum principal strain and the fracture energy). These parameters were varied until a reasonable match between the numerical results and the experimental measurements was achieved. Symmetry was used to reduce the computation time. A longitudinally oriented CIC defect was placed at the exterior of the pipe. The profile of the corroded area was assumed to be semi-elliptical. The pressure was monotonically increased in the XFEM model until the crack or damage reached the inner surface of the pipe. The results showed that the extended finite element predictions were in good agreement with the experimental data, with an average error of 5.87%, which was less conservative than the reported finite element method predictions with an average error of 17.4%. Six more CIC models with the same pipe dimension but different crack depths were constructed, in order to investigate the relationship between crack depth and the failure pressure. It was found that the failure pressure decreased with increasing crack depth; when the crack depth exceeded 75% of the total defect depth, the CIC defect could be treated as crack-only defects, since the failure pressure for the CIC model approaches that for the crack-only model for ratios of the crack depth to the total defect depth of 0.75 and 1. The versatility of several existing analytical methods (RSTRENG, LPC and CorLAS) in predicting the failure pressure was also discussed. For the corrosion-only defects, the LPC method predicted the closest failure pressure to that obtained using XFEM (3.5% difference). CorLAS method provided accurate results for crack-only defects with 7% difference. The extended finite element method (XFEM) was found to be very effective in predicting the failure pressure. In addition, compared to the traditional Finite Element Method (FEM) which requires extremely fine meshes and is impractical in modelling a moving crack, the XFEM is computationally efficient while providing accurate predictions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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