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Enregistrement W4382459953 · doi:10.3390/coatings13071155

Study on the Wear Performance of Polyethylene Inner Lining Pipe under Different Load and Mineralization Conditions

2023· article· en· W4382459953 sur OpenAlexaff
Liqin Ding, Lei Wang, Jie Li, Suoping Qi, Wanli Zhang, Yuntao Xi, Keren Zhang, Shanna Xu, Haitao Liu, Lei Wen, Xinke Xiao, Jiangtao Ji

Notice bibliographique

RevueCoatings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Science Basic Research Program of Shaanxi ProvinceXi'an Shiyou UniversityState Key Laboratory of TribologyChina Scholarship CouncilNanyang Institute of TechnologyNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPolyethyleneMaterials scienceScanning electron microscopeComposite materialCoatingService lifeMineral oilAlloyFriction coefficientMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study conducted pin disc friction and wear performance tests on polyethylene-lined oil pipes and four types of centralizing materials (45# steel, nylon, polytetrafluoroethylene (PTFE), and surface alloy coating) in oil fields. The friction coefficient and wear rate were tested, and the wear mechanism was analyzed using scanning electron microscopy (SEM) and three-dimensional confocal microscopy. Using a combination of experimental testing analysis and theoretical research, a comprehensive evaluation of the current wellbore centering and anti-wear technology for oil was conducted. The experimental results indicate that the usage limit of polyethylene-lined oil pipes is 400 N, and compared to metal oil pipe materials, the wear rate of both stabilizing material and tubing material is lower, indicating that it has a certain service life. From the perspective of testing load, taking into account the factors of friction coefficient and wear rate, the recommended sequence of straightening material for polyethylene lined oil pipes is (1) surface alloy coating, (2) nylon, (3) PTFE, and (4) 45# steel.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,263

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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