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Enregistrement W3146724002 · doi:10.1115/1.4049376

Dynamic Stress Analysis of Exposed Pipes Subjected to a Moving In-Line Inspection Tool

2020· article· en· W3146724002 sur OpenAlexafffund
Hamid Mostaghimi, Mohsen Hassani, Deli Yu, Ron Hugo, Simon Park

Notice bibliographique

RevueJournal of vibration and acoustics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensAlberta EnergyUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStructural engineeringDisplacement (psychology)VibrationFinite element methodPipeline (software)Stress (linguistics)EngineeringBoundary value problemNatural frequencyStrain gaugeAcousticsMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In-line inspection (ILI) is a non-destructive assessment method commonly used for defect assessment and for pipeline monitoring. Passing an ILI tool through an excavated or exposed section of a pipe during an integrity assessment can excite vibrations. The ILI tool’s weight and speed can exert substantial forces, stresses, and deflections on the pipe section. When the excitation frequency from the ILI tool’s movement is close to the pipe’s natural frequency, the dynamic stress generated within the pipe can become great enough that it creates integrity concerns on the pipeline. This research aims to study the effects of an ILI tool’s passage through exposed and partially supported pipes under a variety of boundary and loading conditions. A finite element model of an exposed pipe section is developed based on the Timoshenko beam theory to predict the pipe’s displacement, strain, stress, and frequency responses under a wide range of excitation frequencies. The model is further validated using a lab-scale experimental setup with a mass that moves at different speeds. A comparison between the simulation and the experimental results shows that the proposed model can effectively predict the pipe’s dynamics.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 GPT0,233
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

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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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