A comprehensive review of in-service pipeline repair methods with a focus on axial strain capacity
Notice bibliographique
Résumé
Pipelines provide a reliable, cost-effective transport method for oil and gas products. However, their integrity can be threatened by defects and geohazards, making in-service repair methods crucial for maintaining safety, ensuring continuous operation, and supporting long-term sustainability. This review evaluates different in-service pipeline repair methods focusing on axial strain capacity. Repair is crucial for pipeline integrity in geohazard-prone regions where ground movements, such as landslides and subsidence, can induce significant axial strain. The review provides an in-depth analysis of these repair methods' design functionality and real-world applications while discussing their challenges and recent advancements. A comparative assessment of repair methods based on defect coverage, ease of execution, flexibility, and cost-effectiveness is included to select the most suitable repair techniques. Additionally, the review identifies current challenges in improving axial strain capacity and underscores the importance of future research. Further studies are required to optimize sleeve geometry and weld configurations, improve installation practices, and investigate the long-term behavior and interfacial bonding of grout and filler materials, as these factors are critical to enhance axial and hoop strain capacities and improve the pipeline's overall resilience and longevity. • Reviews in-service repair methods for pipelines under axial strain conditions. • Identifies strengths and limitations of sleeves, grinding, and composite wraps. • Highlights new repair strategies using 3D printing, sensors, and smart coatings. • Discusses factors affecting axial strain capacity in existing repair systems. • Outlines future needs for adaptive, data-driven, strain-tolerant repair designs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».