Prediction of pipeline strain demand under ground movement using a neural network-enhanced finite difference method
Notice bibliographique
Résumé
Pipelines are vulnerable to permanent ground movement induced by geohazards, which can lead to excessive strain and potential structural failure. Accurate prediction of strain demand is essential for ensuring pipeline safety and supporting geohazard risk assessment. A recently developed finite difference method (FDM)-based framework for pipeline strain analysis has demonstrated strong potential as a fast and practical tool. However, this framework relies on a bilinear stress–strain assumption that allows closed-form expressions for internal forces. For more general nonlinear hardening models, such closed-form solutions are not available, and internal forces must instead be evaluated through numerical integration, resulting in a substantial increase in computational cost. This study proposes a neural network-enhanced finite difference method (NN-FDM) to address this limitation. Neural network surrogates are trained to replace numerical integration in the evaluation of internal forces, thereby enabling the incorporation of general nonlinear hardening behavior within the FDM framework. Additional robustness enhancement strategies are implemented to ensure stable iterative convergence. Two case studies with both bilinear and nonlinear hardening conditions are conducted to examine the effectiveness of NN-FDM. Results demonstrate that NN-FDM maintains comparable accuracy to original FDM for bilinear cases while showing significant advantages for nonlinear hardening scenarios, achieving high accuracy and substantially improved computational performance. The method’s applicability is further validated against four existing analytical solutions for buried pipelines subjected to strike-slip faulting. The proposed method provides a simple and general framework for evaluating pipeline strain demand across a wide range of constitutive models and shows strong potential as an efficient tool for rapid assessment and pre-screening applications in geohazard-prone areas. • NN-FDM predicts the pipeline response to geohazard-induced ground movement. • NN-FDM replaces costly numerical integration with neural network surrogates. • NN-FDM achieves high accuracy and efficiency under nonlinear hardening behavior. • NN-FDM evaluates pipeline strain demand under a wide range of constitutive models.
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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.
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 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 ».