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Enregistrement W4312659718 · doi:10.1115/ipc2022-87168

A Transparent ASME B31.8-Based Strain Assessment Method Using 3D Measurement of Dent Morphology

2022· article· en· W4312659718 sur OpenAlexaff
Shenwei Zhang, Billy Zhang, Rick Wang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Destructive Testing Techniques
Établissements canadiensAlberta Energy
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalipersCurvatureVisualizationSpline (mechanical)BendingComputer scienceEngineering drawingStructural engineeringEngineeringMathematicsMechanical engineeringArtificial intelligenceGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents a comprehensive methodology to evaluate the geometric strain of pipeline in a dented area caused by mechanical damage. This methodology was formulated based on the approach recommended by ASME B31.8 and built the transparency of the entire process of dent strain assessment using three-dimensional (3D) measurement of dent morphology reported by the Caliper tools from in-line inspection (i.e., Caliper data). The 2D Fourier Transform in conjunction with band rejection filtering method was used to filter the signal noise and smooth the 3D morphology of dent. The cubic spline was utilized to characterize the discrete 2D longitudinal and circumferential profiles for curvature and arch length calculations, which were used to evaluate the bending strain and membrane strain, respectively. The effective strain was then calculated using the method recommended by ASME B31.8. To demonstrate the application of the methodology, a tool with user-friendly interface and powerful visualization and reporting functions was developed using the methodologies reported in this paper. The reported methodology enables development of dent strain assessment tool and benefit pipeline operators to facilitate dent integrity management program.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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