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Enregistrement W4403261537 · doi:10.1016/j.engfailanal.2024.108934

Failure assessment of seam-welded pipe under fatigue and thermal loading

2024· article· en· W4403261537 sur OpenAlexaff
Mohamed S. Gadala, Ibrahim M. Gadala, Abdulrahman Gomaa

Notice bibliographique

RevueEngineering Failure Analysis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFatigue and fracture mechanics
Établissements canadiensPowertech Labs (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesDepartment of Education and Knowledge
Mots-clésWeldingThermal fatigueStructural engineeringFatigue testingMaterials scienceForensic engineeringEngineeringThermalComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• This paper presents an assessment of the failure of a seam-welded pipeline under fatigue and thermal loading. • Both experimental analysis and numerical simulations utilizing the finite element method (FEM) were conducted to understand potential failure modes of a seam-welded SS304L pipeline. • The experimental analysis explored different aspects of failure, such as stress corrosion cracking, welding defects, and the impacts of thermal and fatigue loading, as well as overloads. • The numerical simulations investigated weld defects, residual stresses, fatigue and thermal loading, and the propagation of fatigue cracks. • It is concluded that the primary cause of failure was linked to suboptimal welding procedures and post-welding treatment, along with the presence of high levels of residual stresses in the heat-affected zone (HAZ) of the weld. This paper presents an assessment of the failure of a seam-welded pipeline under fatigue and thermal loading. The investigation concentrated on analyzing several factors potentially influencing pipeline failure. Both experimental analysis and numerical simulations utilizing the finite element method (FEM) were conducted to understand potential failure modes of a seam-welded SS304L pipeline. The experimental and FEA analyses investigated various failure factors including weld defects, fatigue and thermal loading, residual stresses, and overloads. The study concludes that substandard welding procedures and inadequate post-weld treatment, coupled with elevated residual stresses in the heat-affected zone (HAZ) of the weld, were the primary contributors to failure. The paper systematically outlines the utilization of experimental and FE analyses in examining practical engineering failure instances. This approach strengthens the ability to avert failures and navigate risks with precision. Furthermore, the results highlight the critical significance of adhering to code and standard guidelines concerning pipe seam welds and post-weld treatment practices.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,222 · 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
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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