Prediction of ground movement-induced pipe responses considering variable PGD magnitudes using physics-informed neural networks and transfer learning
Notice bibliographique
Résumé
Long-distance buried pipelines are susceptible to Permanent Ground Displacements (PGDs) triggered by geo-hazards. Although pipeline routing is generally considered aiming to avoid areas with challenging geological conditions, this is not always feasible or possible due to economic, technical, and environmental constraints and uncertainties encountered by decision-makers. Therefore, the structural response of buried pipelines under PGDs is a major concern regarding pipe’s safety and integrity in the industry. This paper introduces a novel approach within a deep learning framework, specifically using a Physics-Informed Neural Network (PINN), to (1) predict the elastic response of buried pipelines, such as Carbon Fibre Reinforced Polymer (CFRP) pipelines or steel pipelines in the elastic stage, under permanent ground displacement of varying magnitudes using a unified model and (2) evaluate the effects of different parameters, such as ground movement magnitude and direction, on pipeline responses. The accuracy of the predicted results is verified against two conventional numerical approaches, namely Finite Element (FE) and Finite Difference (FD) methods. The results and findings of this research demonstrate the promising capability of the PINN method in predicting both displacement and strain fields of pipelines subjected to a range of PGD magnitudes. The proposed approach using PINN can serve as a meshless, cost-effective, and simulation-free alternative for pipeline response prediction in integrity assessment. • A PINN model integrated with transfer learning predicts the response of buried pipelines under varying ground movement. • The PINN framework provides a simulation-free, mesh-free, and cost-effective approach for pipeline integrity assessment. • The study considers the effects of geometric nonlinearity and nonlinear pipe-soil interaction on pipeline responses. • Transfer learning within the PINN model significantly reduces training time. • Results show that ground movement magnitude and crossing angle substantially affect strain and deformation responses.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».