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Enregistrement W4385885851 · doi:10.55274/r0012151

PR652-203801-R02 Magnetic Object Model for Large Standoff Magnetometry Measurement

2021· report· en· W4385885851 sur OpenAlexaff
Thomas W. Krause, Mehrdad Keshefi, Ross Underhill, L. Clapham

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Destructive Testing Techniques
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetizationMagnetic domainMaterials scienceMagnetometerFerromagnetismStress (linguistics)RemanenceMagnetic fieldSingle domainDeformation (meteorology)Condensed matter physicsComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ferromagnetic pipeline steel may exhibit magnetization, even in the absence of applied magnetic fields, due to remnant fields or the presence of pipe wall stress. Remnant magnetization may be present from previous or existing exposure to a magnetic field, while pipe wall stress induced magnetization can result from line pressure, environmental stresses due to settling or geohazard conditions, and residual stresses due to nonuniform plastic deformation caused by manufacturing processes, installation or operating conditions. The local stress state of the pipeline may also be altered by corrosion or damage. The physical basis for magnetization in pipelines due to intrinsic and resident stresses is examined here using the magnetic object (MO) model. MOs are characterized as regions of relatively independent magnetic behaviour, typically about the size of a ferromagnetic steel grain, to which expressions for the magnetic energy of local domain structures can be applied. The lowest energy state for an MO is a flux-closed structure, but the presence of stress can modify the MO energy through inverse magnetostrictive effects on the domain structure and thereby, produce a state of magnetization. This magnetization may be altered by the introduction of additional stress sources including pressurization of the pipe, geological-environment effects, sources of magnetization that include the proximity of other ferromagnetic pipes, even those comprising sections of the same pipeline, and changes in the pipe structure that may be brought about by deformation, corrosion or cracking. This work shows that the fundamental building block of the MO, combined with considerations of overall changes in domain structure due to these factors, can be used to model the generation of magnetic fields measured outside of pipeline structures. This will have implications for understanding sources of pipeline magnetization that are passively measured above buried oil and gas pipelines with the objective of detecting anomalous conditions that may indicate compromised conditions for safe pipeline operation.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,656

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1960,209

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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