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Enregistrement W3157122066 · doi:10.1115/1.4050988

Numerical Analysis of API 5 L X42 and X52 Vintage Pipes With Cracks in Corrosion Defects Using Extended Finite Element Method

2021· article· en· W3157122066 sur OpenAlexaff
Xinfang Zhang, Meng Lin, Allan Okodi, Leichuan Tan, Juliana Y. Leung, Samer Adeeb

Notice bibliographique

RevueJournal of Pressure Vessel Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCorrosionFinite element methodStructural engineeringInternal pressureFracture mechanicsExtended finite element methodComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cracks and corrosion in pipelines can occur simultaneously, representing a hybrid defect known as cracks in corrosion (CIC), which is often difficult to model using the available assessment codes or methods. As a result, detailed modeling of CIC has not been studied extensively. In this study, the extended finite element method (XFEM) has been applied to predict the failure pressures of CIC defects in API 5 L Grade X42 and X52 pipes. The pipes were only subjected to internal pressure and the XFEM models were validated using full-scale burst tests available in the literature. Several CIC models with constant total defect depths (55% and 60% of wall thickness) were constructed to investigate the effect of the initial crack depth on the failure pressure. The failure criterion was defined when wall penetration occurred due to crack growth, i.e., the instance the crack reached the innermost element of the pipe wall mesh. It was observed that for shorter cracks, the failure pressure decreased with the increase of the initial crack depth. The results indicated that the CIC defect could be treated as crack-only defects when the initial crack depth exceeded 50% of the total defect depth. However, for longer cracks, the initial crack depth was found to have a negligible effect on the failure pressure, implying that the CIC defect could be treated as either a crack or corrosion utilizing the available assessment methods.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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