Data-Driven Approach to Assessing the Tensile Strain Capacity of Pipelines With Two Different Girth Welds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effect of girth welds on the tensile strain capacity (TSC) of pipes is critical in the strain-based design and assessment of pipelines. In this study, machine learning (ML) models for regression and classification were developed and evaluated to predict the tensile strain capacity for typical mechanized gas metal arc welding (GMAW) and flux-cored arc welding (FCAW)/shielded metal arc welding (SMAW) pipes and to classify data from the girth-welded pipes. The regression models were trained on over 15,000 data points for each pipe, derived from TSC equations found in the literature. The classification model utilized all data points from the two types of pipes. The developed regression models demonstrated accurate predictions of the TSC for both FCAW and GMAW pipes, without overfitting or underfitting, and properly captured relationships between the TSCs and features. Random Forest’s built-in capability for computing feature importance indicated that flaw depth is a critical feature affecting the TSCs of the two girth-welded pipes. However, the performance of the classification model was unsatisfactory due to inseparable data within a certain range, although it could be improved to some extent by applying different selections of features.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».