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Enregistrement W4409500614 · doi:10.5006/c2024-20920

Assessing Susceptibility of Insulation Materials to IGSCC under Hot and Wet Conditions: A Novel Test Method

2024· article· en· W4409500614 sur OpenAlexaff
Yuan Li, Lisa Sopkow, Simon Yuen, Matthew Krantz, T. Q. K. Lam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensSuncor Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Intergranular stress corrosion cracking (IGSCC) in above-ground carbon steel pipelines has been identified as a distinct mode of failure, different from the typical neutral pH and high pH SCC observed in buried pipelines. This form of SCC occurs under specific conditions, including operating temperatures ranging from 70°C to 190°C, exposure to wet mineral wool insulation, and insulation installations dating from post-2003. The affected carbon steel grades have included API 5L or CSA Z245.1 with specified minimum yield strength (SMYS) of 52 ksi or higher, as well as A106 Gr B, A234 WPB, and A516 Gr 70. Both field and laboratory tests have been conducted in the past to investigate this phenomenon. However, the underlying mechanism remains unclear. This paper presents a summary of the results obtained from various analytical methods, including chemical analyses, cyclic potentiodynamic polarization (CPP) testing, field crack inspections, U-bend autoclave tests, and a novel wet/dry cyclic test. It outlines the gaps in our understanding and highlights key findings that contribute to a better understanding of SCC in this specific context. Additionally, this paper discusses the development of test methods for screening susceptible materials, which is crucial for preventing failures related to intergranular SCC in above-ground carbon steel pipelines.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,327 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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