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Enregistrement W4399449025 · doi:10.1016/j.prostr.2024.04.055

Study of the degradation of steel sewer structures of long-term operation

2024· article· en· W4399449025 sur OpenAlexaff
В. Д. Макаренко, V. Lazoryk, V. E. Flores Hots, S. Maksimov, Yu. V. Маkarenko

Notice bibliographique

RevueProcedia Structural Integrity · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueStructural mechanics and materials
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDegradation (telecommunications)Term (time)Forensic engineeringEnvironmental scienceMaterials scienceEngineeringPhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experimental studies of the influence of harmful elements (hydrogen, sulphur, oxygen) on the degradation of structural steels of underground sewer systems and the nature of their distribution in the metal of pipelines operated for a long time in aggressive environments have been carried out. It is shown that with an increase in the service life, the surface layers of the metal are enriched by hydrogen, oxygen and sulfur, adversely affecting the metal’s corrosion-mechanical properties. Combined with structural transformations, this leads to local metal embrittlement and, under favourable conditions (under alternating cyclic loads), to the formation of micropores, the coagulation of which leads to crack formation. An increase in the service life of sewage steel pipe structures leads to an increase in the values of the parameter of the body-centred cubic crystal lattice of the α-solid solution and an increase in microstresses in the structure. At the same time, part of the carbon from the decomposed cementite passes to the interface of the α-matrix. The second part, apparently, remains on dislocations, turning into microcracks, and also goes to the formation of new finely dispersed carbide particles; relatively large carbide particles form at the grain boundaries between pearlite and ferrite.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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