Experimental Study on Hydrogen-Induced Crack Propagation of X80 Steel Under Alternating Pressure Fluctuations
Notice bibliographique
Résumé
When hydrogen is transported in a pipeline, the fatigue loading in the pipeline will enhance hydrogen accumulation and diffusion, thus increasing the risk of hydrogen-induced fracture. In this study, specimens are subjected to cyclic loading within an autoclave, where hydrogen gas pressure is varied to examine its impact on fatigue crack growth. The influence of hydrogen pressure and stress variations on the fatigue crack growth rate is investigated. The findings show that as hydrogen pressure increases, the crack growth rate also rises, and at 3 MPa hydrogen pressure the rate is elevated by one order of magnitude compared to that in air, reaching 10−2 mm/cycle. In hydrogen, the fatigue crack propagation rate decreases with increasing loading frequency. When the frequency is 0.02 Hz, the crack propagation rate reaches a maximum of 10−2 mm/cycle, whereas at 0.5 Hz, the fatigue crack propagation rate is generally below 10−3 mm/cycle. With the maximum stress held constant during cyclic loading, the fatigue crack growth rate increases as the stress range widens, and when the stress ratio reaches 0.5, the crack propagation rate can increase to a maximum of 10−1 mm/cycle. Based on these experimental results, a predictive model is proposed to estimate the crack growth rate under different hydrogen pressures and loading conditions, and the average relative errors of predictive values and experimental data are limited below 10%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».