Study on the P-S-N Curve of Sucker Rod Based on Three-Parameter Weibull Distribution
Notice bibliographique
Résumé
During the oil production process, sucker rods are subjected to cyclic alternating load. After a certain number of cycles, a sucker rod can experience fatigue failure. The number of cycles is called fatigue life (N), and the accurate relationship between maximum stress (S) and fatigue life (N) under a certain reliability (P), namely the P-S-N curve, is an important basis for the reliability analysis and fatigue life prediction of sucker rods. The Basquin model, based on log-normal distribution, is widely used for fitting the P-S-N curves of sucker rods. Due to the limitation of this model, it is difficult to extrapolate the conclusion obtained from a finite fatigue region to the high-cycle or ultra-high-cycle fatigue region, which makes it impossible to estimate the fatigue limit of the sucker rod. Compared to the log-normal distribution, Weibull distribution causes the sucker rod to have a minimum safety life, namely the safety life at 100% survival rate, which complies with the fatigue characteristics of the sucker rod and is more in line with the actual situation. In this study, the fatigue data for ultra-high-strength HL and HY grade sucker rods were obtained through experimental fatigue tests. A new fatigue life model was established and the P-S-N curves of two types of ultra-high strength sucker rods were obtained. For HL- and HY-type ultra-high strength sucker rods, the average error between the fitting result and fatigue test value is 1.25% and 4.39%, respectively. Compared to the S-N curve fitting result obtained from the Basquin model commonly used for sucker rods, the new model based on three-parameter Weibull distribution provides better fitting precision and can estimate fatigue limit more accurately, so this model is more suitable for estimating fatigue life and can better guide the design of ultra-high strength sucker rod strings.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».