Probabilistic Evaluation of Running Ductile Fracture Length in Dense-Phase CO2 Pipelines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A running ductile fracture (RDF) in dense/supercritical-phase CO2 pipelines is a severe failure mode that can release large volumes of CO2 and poses risk to the public. Uncertainties exist in the final RDF length due to varying mechanical and geometric properties along the pipeline. This study uses a probabilistic approach to quantify the final crack length of RDFs in dense/supercritical phase CO2 pipelines by accounting for the inter- and intra-joint variability of key pipeline properties including Charpy-V Notch toughness, wall thickness, and yield strength, as well as these variables’ spatial correlations. A Monte Carlo simulation is developed to evaluate the cumulative distribution function (CDF) of the final RDF length in CO2 pipelines using probability distributions of the previously mentioned variables and a limit state function based on the Battelle two-curve method. 12 cases of CO2 pipelines with X65 grade steel and an outside diameter of 609.6 mm are investigated, including various operating pressures and temperatures, and three fluid compositions consisting of pure CO2 and CO2-rich mixtures with impurities. Two spatial correlation scenarios are considered to investigate the effect of spatial correlation on RDF length. CDFs are developed for each case and compared. The results show that spatial correlation can significantly increase RDF length and should be accounted for in probabilistic analyses. This study is useful for developing risk-based design codes to ensure adequate fracture control in CO2 pipelines.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».