Sand moisture critically determines buried gas pipeline leak patterns: insights from fiber-optic vibration–thermal signatures
Notice bibliographique
Résumé
Subsurface gas pipeline leaks present critical safety risks governed by soil moisture-regulated multiphase dynamics. This study employs laboratory experiments integrated with dual-modality distributed fiber-optic sensing, simultaneously acquiring vibration and temperature signatures, to establish moisture-dependent failure criteria. Subsurface gas leakage from pressurized pipelines generates two distinct failure modes through soil interaction: spewing leaks characterized by crater-forming gas jets, and diffusion leaks marked by gradual pore-scale migration. Experimental results demonstrate that these regimes are governed by soil moisture content: (1) Under arid conditions (<5% moisture content), spewing leaks manifest through violent gas ejection of particulate matter, producing intense vibration amplitudes, and rapid thermal transients. (2) Conversely, in moisture-saturated sands (5%–15% moisture content), diffusion leakage predominates, characterized by gas percolation through evolving cavity–fissure networks that induce dual vibration mechanisms—soil matrix deformation and gas–granular interactions—coupled with moderated cooling rates. The observed transition between spewing and diffusion leak patterns, governed by soil moisture levels, highlights the need for dynamic detection protocols in pipeline integrity management. These findings advance mechanistic understanding of subsurface gas transport phenomena while offering potentially actionable guidelines for optimizing fiber-optic monitoring systems in heterogeneous soil environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».