Fluid-Structure Interaction Modelling to Predict Rupture of Dense-Phase CO2 Pipeline
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fracture resistance in a rupturing pipeline is influenced by the pressure exerted on the flaps of the pipeline by the decompressing fluid. Current engineering methodologies mainly treat the fracture resistance curve and the decompression curve as uncoupled. To capture the coupled interaction, the Fluid Structure Interaction technique known as the Coupled Eulerian Lagrangian (CEL) method in Abaqus was used to model pipeline rupture. Initially, the CO2 fluid is in the dense-phase state but can exist in both a liquid and gas (2-phase) state during decompression. The Equation of State (EOS) for a CO2 mixture was calculated using the GERG-2008 EOS in REFPROP. The resultant properties were then used to describe a tabulated EOS in Abaqus for the Eulerian (fluid) domain. A user defined EOS by means of direct equations or a table lookup process were also used for description of the EOS of CO2 mixtures. Isentropic conditions were assumed. The fracture response of the pipeline in the Lagrangian (structure) domain was described using the Crack Tip Opening Angle (CTOA) criterion either directly via a user subroutine or indirectly by informing parameters of damage mechanics models in which the effective plastic strain to failure depends upon stress triaxiality and Lode angle. Full-scale shock tube simulations in the Eulerian domain were performed to validate the EOS by comparison with experimental data. The shock tube simulations were able to capture the 2-phase pressure plateau commonly reported with CO2 decompression. CEL simulations of a pipeline buried in soil were compared to full-scale CO2 pipeline rupture data available in literature. The predictions agreed well with the experimental data, with a predicted crack velocity of about 100 m/s. The pressure profile predicted for CO2 will be discussed. The influence of shock waves will be addressed, as well as comparing CTOA versus fracture speed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».