Corrosion Rates of Stainless Steel and Low Alloy Steels in Harsh and Corrosive Environments for Subsea Application
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Corrosion assessments based on available data or modelling are necessary for end-user material selection, yet there is limited data to specific well conditions. For subsea landing strings, various alloys are used, and due to the chemistry and corrosivity variation from one field to another, a study was conducted to investigate the corrosion performance of four specific alloys for the application. Experiments were performed in a high-pressure, high-temperature (HPHT) autoclave and corrosion rate was measured using weight loss (WL) method and rotating cage autoclave with WL coupons. After each experiment and WL measurements, the coupons were studied for pitting corrosion using profilometry scans. Four alloys, UNS(1) K21590 (F22), UNS G41400 (4140), UNS G86300 (8630) and UNS S17400 (17-4PH), were evaluated in HPHT autoclaves for corrosion under three different environment conditions varying in temperature (60°C and 150°C), H2S and CO2 partial pressures, and shear stress in HPHT autoclaves. The comparison showed that the corrosion rate for all the studied alloys increased as partial pressures of the acid gases increased and temperature decreased. Between the three low alloy steels studied in this work, UNS G41400 performed worst, especially at a lower temperature. As expected, alloy UNS S17400 showed the best performance and the lowest corrosion rates. Profilometry studies showed no evidence of localized corrosion and pitting in all four alloys.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».