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Enregistrement W7019289829

Final Report - Chemical Industry Corrosion Management - A Comprehensive Information System (ASSET 2)

2008· report· en· W7019289829 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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueUniversity of North Texas Digital Library (University of North Texas) · 2008
Typereport
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Selection and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalOak Ridge National LaboratoryShellU.S. Department of Energy
Mots-clésCorrosionAsset (computer security)Asset managementProcess (computing)Corrosion monitoringIndustrial equipmentHigh-temperature corrosion
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research sponsored by this project has greatly expanded the ASSET corrosion prediction software system to produce a world-class technology to assess and predict engineering corrosion of metals and alloys corroding by exposure to hot gases. The effort included corrosion data compilation from numerous industrial sources and data generation at Shell Oak Ridge National Laboratory and several other companies for selected conditions. These data were organized into groupings representing various combinations of commercially available alloys and corrosion by various mechanisms after acceptance via a critical screening process to ensure the data were for alloys and conditions, which were adequately well defined, and of sufficient repeatability. ASSET is the largest and most capable, publicly-available technology in the field of corrosion assessment and prediction for alloys corroding by high temperature processes in chemical plants, hydrogen production, energy conversion processes, petroleum refining, power generation, fuels production and pulp/paper processes. The problems addressed by ASSET are: determination of the likely dominant corrosion mechanism based upon information available to the chemical engineers designing and/or operating various processes and prediction of engineering metal losses and lifetimes of commercial alloys used to build structural components. These assessments consider exposure conditions (metal temperatures, gas compositions and pressures), alloy compositions and exposure times. Results of the assessments are determination of the likely dominant corrosion mechanism and prediction of the loss of metal/alloy thickness as a function of time, temperature, gas composition and gas pressure. The uses of these corrosion mechanism assessments and metal loss predictions are that the degradation of processing equipment can be managed for the first time in a way which supports efforts to reduce energy consumption, ensure structural integrity of equipment with the goals to avoid premature failure, to quantitatively manage corrosion over the entire life of high temperature process equipment, to select alloys for equipment and to assist in equipment maintenance programs. ASSET software operates on typical Windows-based (Trademark of Microsoft Corporation) personal computers using operating systems such as Windows 2000, Windows NT and Vista. The software is user friendly and contains the background information needed to make productive use of the software in various help-screens in the ASSET software. A graduate from a university-level curriculum producing a B.S. in mechanical/chemical/materials science/engineering, chemistry or physics typically possesses the background required to make appropriate use of ASSET technology. A training/orientation workshop, which requires about 3 hours of class time was developed and has been provided multiple times to various user groups of ASSET technology. Approximately 100 persons have been trained in use of the technology. ASSET technology is available to about 65 companies representing industries in petroleum/gas production and processing, metals/alloys production, power generation, and equipment design.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,164 · 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