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Enregistrement W4409509080 · doi:10.5006/c2021-16809

Use of Piezoelectric and Magnetostrictive Guided Wave Ultrasonic Monitoring Technologies on Underground Piping

2021· article· en· W4409509080 sur OpenAlexaff
Xavier Ortiz Almirall, Hossein Jiriyaeisharahi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipingMagnetostrictionUltrasonic sensorPiezoelectricityAcousticsUltrasonic testingMaterials scienceNondestructive testingEngineeringMechanical engineeringMagnetic fieldPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Guided wave ultrasonic (GWUT) technology has been used for more than 20 years to assess the integrity condition of aboveground and underground piping. An integrity verification of underground piping was conducted using two (2) technologies to generate guided waves. The first technology uses a belt of piezoelectric sensors in direct contact with the piping surface. The second technology uses a magnetostrictive sensor (MsS) to couple the waves into piping by a cobalt alloy-steel ribbon. The piezoelectric technology was used to inspect a combined 2.2 km of (nominal pipe size) NPS 3, NPS 6, NPS 8, NPS10, NPS 12, and NPS 20 underground piping in 46 segments. The MsS technology was used to inspect a comb0ined 1.025 km of NPS 4, NPS 6, and NPS 8 underground piping in 34 segments. While GWUT has been used by the industry for many years, there is still a lack of information related to its performance when inspecting underground piping. This paper documents the results of using both technologies for integrity verification of underground piping while at the same time providing information regarding the effect of field-related variables such as coating type, coating condition, presence of bends, pipe contents and soil cover among others.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
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)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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