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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 OpenAlexaboutno aff
Mark Ti Krajewski, John Williams

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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