Prediction of threshold von-mises stress distribution of the sections of oil pipeline steel with internal corrosion defects using finite element analysis
Notice bibliographique
Résumé
The current work presents a finite element analysis (FEA) based investigation of the structural steel pipe with internal corrosion defects. A total of 27 different geometrical conditions for internal corrosion defect were considered using 3 different internal pressures of 2.2 MPa, 4.5 MPa, and 6 MPa. The validation of the FEA model was carried out using the analytical solution for failure pressure using radial and hoop stresses. The failure pressure of the uncorroded pipe was 11.5 MPa. In contrast, for pipe with internal corrosion defect having the largest defect depth (1.7 mm), largest length (454 mm), and sharpest geometry (width of 26 mm), the failure pressure from FEA was 6 MPa. The remaining strength at this boundary condition was 0.521. The radial stress influences the strain in wall thickness which was 8.8 mm and much less as compared to other dimensions of pipeline which diminishes the material's ability to resist the failure pressure. The Von-Mises stress accumulation inside the interface increases the stress intensity (K) distribution at the vicinity of the internal corrosion defect geometry vis-à-vis lowers the K-distribution just outside of the internal corrosion defect. The largest factor of safety (FOS) of 2.11 was obtained at threshold boundary conditions considering fatigue limit as the optimum stress. It is then suggested that the FOS for the "break-before-leak" leak model can be anywhere between 2.11 to 1.45 and hence the pipeline cannot burst into rapture.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».