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Enregistrement W6948111191 · doi:10.48336/y7fg-rp74

Corrosion under insulation in-situ testing in marine environment

2023· article· en· W6948111191 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionPipeline transportPitting corrosionCrevice corrosionElectrochemical noiseMoistureCathodic protection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil and gas pipelines in marine or coastal environments experience significant corrosion when moisture and chloride penetrate surface protections. There is lack of in-situ work studying corrosion under insulation (CUI) and corrosion under coating, especially in marine atmosphere. As well, monitoring and inspection of assets under corrosion attack is a concern, as it can spread insidiously in out of sight areas. Real time monitoring of pipelines and other assets is best to get information quickly, especially in difficult to reach areas. Electrochemical potential noise (EPN) is one proposed method to investigate CUI using simple equipment and should be further investigated in determining quantitative corrosion results. This thesis investigates corrosion and pitting from pipelines which were coated, uncoated, insulated, and not, in a marine harsh environment field experiment. The surface morphology, and mechanisms of corrosion were also studied. Thirty-six A333 low temperature carbon steel pipelines were placed at Argentia, NL, Canada, an extremely corrosive environment (C5) near shoreline. High humidity, winds, and sea-spray are present throughout most of the year. Corrosion rate was assessed using mass loss and optical inspections were used for pit depth. X-ray diffraction and scanning electron microscope were used to determine corrosion products and surface morphology. Corrosion near the ends of the pipe were most severe, perhaps due to crevice corrosion, and ingress of moisture and chloride. Insulated uncoated pipes showed deepest pits, therefore when pipes are insulated, anti-corrosion protective coating should be applied. Corrosion and pitting rates were lowest in insulated and coated pipes. Real time monitoring using EPN was explored, varying electrode size, temperature, and electrolytes. EPN was recorded using Keithly digital multimeter controlled by LabVIEW software. Potential was investigated using time and frequency domain methods to determine its usefulness in monitoring corrosion. In this research the best way to relate potential to mass loss and corrosion type occurred using time-frequency domain power spectral density from raw potential noise generated from electrodes. This in-situ testing enhanced the understanding of corrosion mechanisms and pitting in the environment. Important coating and insulation time to failure was recorded, which provides insights for oil and gas operations regarding inspection, maintenance, and design life. EPN tests proved a simple method and equipment can be used for in-situ corrosion detection, which can help ensure safety and asset integrity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,575
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle