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Enregistrement W7130430614 · doi:10.5006/m2025_00723

Unraveling Moisture-Driven Performance Degradation: the Role of Heat, Water, and Insulation Design in CUI and ESCC of Carbon Steel Piping

2025· article· W7130430614 sur OpenAlex
Mark Ti Krajewski, John Williams

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
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

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Integrity and Reliability Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipingCorrosionMoistureCrackingStress corrosion crackingCladding (metalworking)Petrochemical

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Corrosion under insulation (CUI) and external stress corrosion cracking (ESCC) represent two of the most persistent threats to the integrity of insulated carbon steel piping. Traditionally treated as separate phenomena, recent research indicates they are part of a continuum of moisture-driven degradation mechanisms—both highly influenced by insulation system design, hygrothermal performance, and operating conditions. This presentation draws on new experimental and computational work conducted by Aspen Aerogels and the University of Michigan, building on industry attention following the Alberta Energy Regulator’s Bulletin 2021-36, which identifies ESCC as an emerging threat outside conventional stress and temperature windows. Findings demonstrate that moisture ingress, transport, and retention in insulation materials can dramatically promote both CUI (in the form of generalized or localized corrosion) and ESCC (involving stress-driven crack propagation). Particularly relevant to Middle Eastern operators, this work emphasizes how arid ambient conditions do not preclude insulation-related corrosion risks, especially when process temperatures drive internal condensation or when insulation systems fail to manage water effectively. The presentation will explore how insulation geometry, material selection, and cladding design influence hygrothermal dynamics and subsequent corrosion behavior. Practical mitigation strategies will be presented for both new installations and retrofit scenarios, with a focus on predictive modeling, material advancements, and risk-informed insulation design aimed at reducing the likelihood of moisture-induced degradation mechanisms. These recommendations are designed to support improved reliability, reduced maintenance costs, and enhanced long-term asset integrity in high-temperature, insulated systems common across oil & gas and petrochemical sectors in the Gulf region.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,201 · 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