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Enregistrement W4405362528 · doi:10.1115/ipc2024-133217

Effects of Corrosion Pit Idealization Shape on the Susceptibility of Crack Initiation in the Analysis of Pipeline Dents Interacting With Corrosion

2024· article· en· W4405362528 sur OpenAlexaff
Sylvester Agbo, Abu Hena Muntakim, Colin Scott, Mark Sadowski

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionIdealizationPipeline (software)Materials scienceStructural engineeringForensic engineeringMetallurgyEngineeringMechanical engineeringPhysicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract External corrosion pitting is a common material degradation mechanism for steel pipelines resulting in a reduction of the pipe wall thickness (WT) within a localized, affected area, hereafter referred to as metal loss (ML). In many cases, corrosion pits interact with other major pipeline defects, such as dents; such interacting features can potentially increase the susceptibility to failure of in-service pipelines since both defects are stress and strain concentrators. There has been a lack of clarity and consensus on the generally accepted geometrical shape that should be used to model ML in pipelines for engineering analyses. As a result, ML in pipelines is being idealized with various geometrical shapes such as sharp-edge rectangular shapes, curved-edge rectangular shapes, and semi-ellipsoidal shapes. The effect of these variations in idealization shapes of ML features, especially while interacting with pipeline dents, needs to be investigated to provide clarity and suggest the best approach to simulate ML features in pipelines with a higher margin of safety. In this study, pressurized steel pipe with an outside ML defect was modelled using a curved-edge rectangular shape, a sharp-edged rectangular shape and a semi-ellipsoidal shape in ABAQUS™. A comparison of both hoop and von Mises stresses, and the equivalent plastic strain distributions of the pressurized pipe with different ML shapes was investigated. The ML shapes were used to conduct dent-metal loss interaction analysis to investigate the effect of varying dent depth on the pipeline’s susceptibility to crack initiation. Specifically, this study examined different dent depths interacting with an ML feature that was used to evaluate the susceptibility to crack initiation using dent formation strain limit and the ductile failure damage indicator (DFDI). It was found that different shapes show different stress concentration distributions. The results show significant variations in the susceptibility to cracking in pipelines with varying dent depths interacting with ML. This outcome may have a significant impact on pipeline integrity assessment and management planning.

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)0,003
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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