Assessment of Interaction Between a Dent and an Adjacent Corrosion Feature on Pipelines and the Effect on Pipeline Failure Pressure by Finite-Element Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Dents and corrosion are two types of defects commonly found on pipelines. Although major efforts have been made to assess the defects of each type, there is a limited understanding of interaction between the two defects in adjacency. In this work, a finite-element (FE) model was developed, enabling assessment of the interaction between a dent and an adjacent corrosion feature and prediction of failure pressure of the pipelines. Results showed that the geometries of the corrosion feature and the dent affected their interaction. As the interaction increased, the failure pressure of the pipelines decreased. A criterion was proposed to determine the critical spacing between the dent and the corrosion feature, below which an interaction between them existed. The dependences of the critical spacing on corrosion depth, corrosion length, and dent depth were determined. For example, the critical spacing between a dent 20 mm in depth and a corrosion feature 100 mm in length and 50% of pipe wall thickness on an X46 steel pipe was 150 mm. When a corrosion feature was sufficiently long (i.e., 200 mm), it dominated determination of the failure pressure, while the dent-corrosion interaction was negligible. When the corrosion feature was relatively short (i.e., 15 mm), the dent became predominant in failure pressure determination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».