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Enregistrement W3164839849 · doi:10.5006/3774

Assessment of the Local Mechano-Electrochemical Effect on Pipeline Defects by 2D and 3D Finite Element Models

2021· article· en· W3164839849 sur OpenAlexaff
Zhuwu Zhang, Jiuhong Zhang, Jinchang Wang, Y. Frank Cheng

Notice bibliographique

RevueCORROSION · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionMaterials scienceFinite element methodAnodeInternal pressureElectrochemistryPipeline (software)MetallurgyPipeline transportStress (linguistics)Structural engineeringComposite materialChemistryElectrodeEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Local corrosion at a defect on a pipeline was assessed using both 2-dimensional (2D) and 3-dimensional (3D) finite element models under mechano-electrochemical (M-E) interaction. While the M-E interaction increases corrosion activity at the defect, the assessment of M-E interaction would have different results using 2D and 3D models. Compared with the 3D model, the 2D model produces a greater local stress, a higher local plastic strain, a more negative corrosion potential and a higher anodic current density at the defect, and thus, a lower threshold internal pressure causing local yielding. The 3D model is more conservative for corrosion rate prediction of corroded pipelines. A new concept, rAZ (the ratio of the anodic zone length to defect length in the 2D model, or the ratio of the anodic zone area to the defect area in the 3D model), is proposed to define growth mode of the corrosion defect. There is a smaller rAZ produced in 2D model. At specific internal pressures, the 2D model predicts an ellipsoidal defect center area experiencing accelerated corrosion and potentially resulting in pipeline leaking.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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