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Enregistrement W4410258570 · doi:10.1016/j.jpse.2025.100294

Composite repair of large size diameter pipe with severe metal loss defects

2025· article· en· W4410258570 sur OpenAlexafffund
Stefan Turchet, Hannah Huang, Chris Alexander, Tim Mally, Casey Whalen

Notice bibliographique

RevueJournal of Pipeline Science and Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensAlberta Energy
Organismes subventionnairesTransCanada PipeLines Limited
Mots-clésComposite numberMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A full-scale testing program was conducted to evaluate the use of carbon-epoxy composite repair technology to reinforce severe corrosion defects in large-diameter pipes. The technical elements associated with this program included reinforcing up to 85% deep corrosion defects in 24-inch diameter pipe samples, including integrating design equations, testing conditions, and performance subject to cyclic pressure and burst testing at elevated temperatures. The objective of the test program was to evaluate changes in the composite design thickness considering a range of severe corrosion depths based on guidance provided in ASME PCC-2, as well as the pressure capacity based on the methodology embodied in ASME B31G for the effects of layers. The testing program also evaluated the ASME PCC-2 design guidance subjected to cyclic pressure conditions at 60°C (140°F). The composite technology evaluated in this program has aimed to advance the effectiveness of composite repair while also addressing common severe corrosion defects to guarantee the operational life of a pipeline based on an optimized design configuration. This integration of knowledge based on results derived from this program offers substantial promise in guiding future composite repair procedures, structural reinforcement designs, and material choices, culminating in enhanced structural robustness and dependability of high-pressure transmission pipeline systems.

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)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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