MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
■001000017359096
■00520260202104834
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798293892464
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32171050
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a621.3
■1001  ▼aXu,  Tianchen.
■24510▼aAnalysis  of  Distributed  Strain  in  Gas  Infrastructure  Subjected  to  Operational  and  Geohazard  Conditions
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  California,  Berkeley▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a231  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-04,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Soga,  Kenichi.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  Berkeley,  2025.
■520    ▼aGas  infrastructure  systems,  encompassing  long-distance  transmission  pipelines  and  deep  subsurface  gas  wells,  are  indispensable  components  of  the  global  energy  network.  Their  structural  integrity,  however,  is  continually  challenged  by  the  combined  effects  of  operational  stresses-such  as  pressure  cycling,  thermal  loading,  and  fluid  injection-and  geohazard-induced  deformations  arising  from  seismic  faulting,  landslides,  and  ground  subsidence.  These  hazards  generate  complex,  spatially  variable  strain  distributions  along  buried  infrastructure  that  may  compromise  serviceability  or  precipitate  catastrophic  failure.  Conventional  monitoring  approaches,  which  rely  on  discrete  measurements  and  peak  strain  values,  offer  only  a  limited  perspective  of  full-field  deformation  behavior  and  may  overlook  early  indicators  of  damage  accumulation. This  dissertation  presents  a  comprehensive  investigation  into  the  distributed  strain  behavior  of  gas  infrastructure  subjected  to  coupled  operational  and  geohazard  loading  conditions.  The  research  integrates  Distributed  Fiber  Optic  Sensing  (DFOS),  numerical  simulation,  and  experimental  testing  into  a  scalable,  high-resolution  framework  for  structural  performance  assessment.  A  multi-tiered  modeling  strategy  is  employed,  incorporating  analytical  formulations,  two-dimensional  beam-on-spring  models,  and  three-dimensional  continuum  finite  element  (FE)  simulations.  While  simplified  models  provide  computational  efficiency,  they  are  shown  to  underestimate  strain  localization  and  circumferential  gradients  induced  by  fault-related  bending  and  asymmetric  soil-structure  interaction.  In  contrast,  three-dimensional  continuum  models,  validated  against  experimental  and  field  observations,  capture  the  coupled  axial,  bending,  and  shear  deformation  modes  with  high  fidelity. To  validate  the  modeling  framework  and  evaluate  DFOS  capabilities,  a  series  of  field  and  laboratory  studies  were  performed.  Field  deployment  of  DFOS  along  a  buried  natural  gas  pipeline  in  a  seismically  active  region  demonstrated  the  system's  capability  to  detect  localized  strain  accumulation  and  cyclic  thermal  deformation  over  multiple  seasonal  cycles.Furthermore,  a  novel  DFOS  installation  on  in-service  tubing  within  a  5,400-foot-deep  underground  gas  storage  (UGS)  well  enabled  real-time  monitoring  of  distributed  strain  and  temperature  during  injection,  withdrawal,  and  idle  phases.  Complementary  laboratory  experiments  on  cemented  well  specimens  investigated  strain  transfer  mechanisms  for  different  fiber  types  and  bonding  configurations,  underscoring  the  critical  role  of  interface  design  in  DFOS  measurement  reliability.Overall,  this  research  establishes  an  integrated,  high-fidelity  approach  for  distributed  strain  analysis  in  buried  energy  infrastructure.  By  coupling  advanced  numerical  modeling  with  distributed  sensing,  the  framework  enables  early  damage  detection,  improves  resilience  against  geohazards,  and  supports  long-term  integrity  management  of  critical  gas  transport  and  storage  systems.
■590    ▼aSchool  code:  0028.
■650  4▼aComputer  engineering
■650  4▼aEnergy
■650  4▼aEnvironmental  engineering
■653    ▼aDistributed  Fiber  Optic  Sensing
■653    ▼aFinite  element  modeling
■653    ▼aGas  infrastructure  systems
■653    ▼aSoil-pipeline  interaction
■653    ▼aUnderground  gas  storage
■690    ▼a0543
■690    ▼a0775
■690    ▼a0464
■690    ▼a0791
■71020▼aUniversity  of  California,  Berkeley▼bCivil  and  Environmental  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-04B.
■790    ▼a0028
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17359096▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books