Investigating the fracture toughness of weld in S355 KT-40 offshore jacket leg using scanning electron microscopy and nanoscale modelling
Notice bibliographique
Résumé
Welds are critical in cyclically loaded offshore jackets. This structure is utilized in wind energy farms and oil and gas processing. The study evaluates welds by welding experiments utilizing S355 KT-40 72 mm thick welded by flux-cored arc welding with gas-shielding (FCAW-GS). The investigation focuses on the grain-coarsened heat-affected zone (GCHAZ) of the weld within the jacket’s leg, utilizing optical microscopy (OM), scanning electron microscopy (SEM) combined with electron backscatter diffraction (EBSD), and nanoscale simulations and modelling through both analytical and numerical methods. OM and SEM techniques provide data regarding microstructural phases. EBSD yields information regarding phase fractions, crystal structures, and lattice characteristics. Alpha (α)-iron body-centered cubic, constitutes 93% of the primary phase, whereas gamma (γ)-iron face-centered cubic, accounts for 0.16%. Analytical and numerical modelling utilize the second derivative of energy with respect to volume (d2E/dV2) through quadratic equations, exponential functions, and finite difference techniques, which are essential for determining the bulk modulus. The effective fracture toughness of the weld in the GCHAZ region is determined based on stress intensity factors, resulting in values of 117 and 118 MPa.√m, respectively. The modelling of fracture toughness presented in this study proved beneficial as a supplementary tool for physical fracture toughness testing.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».