Utilize este identificador para referenciar este registo: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51960

Registo completo
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorВенгринюк, Олег
dc.contributor.authorЗвірко, Ольга
dc.contributor.authorVenhryniuk, Oleh
dc.contributor.authorZvirko, Olha
dc.date.accessioned2026-03-23T16:17:37Z-
dc.date.available2026-03-23T16:17:37Z-
dc.date.created2025-12-23
dc.date.issued2025-12-23
dc.date.submitted2025-10-06
dc.identifier.citationVenhryniuk O. Modeling of hydrogen-induced fracture toughness degradation of pipe steel / Oleh Venhryniuk, Olha Zvirko // Scientific Journal of TNTU. — Tern. : TNTU, 2025. — Vol 120. — No 4. — P. 120–129.
dc.identifier.issn2522-4433
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51960-
dc.description.abstractУ роботі запропоновано уточнення до існуючої моделі деградації тріщиностійкості трубної сталі під впливом водню шляхом введення додаткового коефіцієнта матеріалу. Сформульовано нову модель деградації, яка дозволяє значно спростити процес прогнозування без втрати точності. Запропонована модель оперує відносними концентраціями водню та тріщиностійкістю, що дало змогу знизити середню абсолютну похибку більш ніж у 60 разів. Показано фундаментальну різницю між деградованою сталлю після експлуатації та її вихідним станом, для кожного з яких розроблено окремі моделі. Для обох моделей використано метод найменших квадратів для визначення коефіцієнтів на основі експериментальних даних. Виведено рівняння дифузії водню з урахуванням механічного навантаження, що діє на стінку труби. Доведено, що різниця між використанням сталого значення напруження та розв’язком рівняння Ламе становить лише 2%, що дозволяє спростити рівняння дифузії до класичної форми. Наведено приклад застосування нової моделі разом із розв’язком рівняння дифузії для реальних параметрів труб. Розроблені моделі апробовано на експериментальних даних і показано високу точність прогнозування деградації тріщиностійкості сталі. Моделі враховують вплив концентрації водню по товщині стінки труби. Встановлено, що деградація тріщиностійкості у сталі після тривалої експлуатації відбувається значно інтенсивніше, ніж у сталі у вихідному стані. Для резервної сталі деградація добре описується лінійною моделлю, а для деградованої – оберненою функцією. Моделі можуть бути використані для оцінювання технічного стану трубопроводів, що транспортують водень чи водневмісні середовища. Обґрунтовано можливість подальшої інтеграції розроблених моделей у фізично-інформовані нейронні мережі для підвищення точності прогнозування. Отримані результати можна використати для оцінювання залишкового ресурсу водневих трубопроводів та оптимізації планування їхнього обслуговування, що сприятиме підвищенню безпеки їхньої експлуатації.
dc.description.abstractA correction to the existing hydrogen-induced fracture toughness degradation model was introduced. We formulated a new degradation model that simplifies predictions without compromising accuracy, effectively reducing the mean absolute error from 93 N/mm to 1.4 N/mm on experimental data – a reduction of more than 60 times. The fundamental difference between degraded steel and its as-delivered (reserve) state was demonstrated, and two separate models were proposed for each case. It was shown that the difference between using a constant stress value and the solution to the Lamé equation is only 2%, which justified simplifying the chosen diffusion equation to a classical form. An example application of the new model, together with the solution to the diffusion equation, was presented. The developed models were applied to the parameters of real pipes and validated against experimental data.
dc.format.extent120-129
dc.language.isoen
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofВісник Тернопільського національного технічного університету, 4 (120), 2025
dc.relation.ispartofScientific Journal of the Ternopil National Technical University, 4 (120), 2025
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2023.05.293
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/978-3-031-85390-6_21
dc.relation.urihttps://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2025
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/s11223-024-00704-x
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/ma12111843
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/mi11040430
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2020.05.015
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.cma.2024.117104
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/ma13235500
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.prostr.2025.06.033
dc.relation.urihttps://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.04.074
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2022.12.102
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.rser.2024.114898
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/0001-6160(82)90023-2
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.corsci.2009.07.013
dc.subjectсталь
dc.subjectмеханічні властивості
dc.subjectводень
dc.subjectдеградація
dc.subjectмоделювання
dc.subjectекспериментальні дані
dc.subjectвʼязкість руйнування
dc.subjectJ-інтеграл
dc.subjectрівняння дифузії
dc.subjectзменшення похибки
dc.subjectsteel
dc.subjectmechanical characteristics
dc.subjecthydrogen
dc.subjectdegradation
dc.subjectmodeling
dc.subjectexperimental data
dc.subjectfracture toughness
dc.subjectJ-integral
dc.subjectdiffusion equation
dc.subjecterror reduction
dc.titleModeling of hydrogen-induced fracture toughness degradation of pipe steel
dc.title.alternativeМоделювання деградації тріщиностійкості у трубній сталі під впливом водню
dc.typeArticle
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages10
dc.subject.udc539.3
dc.relation.referencesen1. Campari A., Ustolin F., Alvaro A., Paltrinieri N. (2023) A review on hydrogen embrittlement based inspection of hydrogen technologies. Int. J. Hydrogen Energy, vol. 48, no. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2023.05.293
dc.relation.referencesen2. Zvirko O., Tsyrulnyk O., Venhryniuk O., Nykyforchyn H. (2025). Hydrogen Related Transport via Existing Gas Pipelines. In: Prentkovskis O., Yatskiv (Jackiva) I., Skačkauskas Stosiak M. (eds). Lecture Notes in Intelligent Transportation and Infrastructure. Springer 219. https://doi.org/10.1007/978-3-031-85390-6_21
dc.relation.referencesen3. Poberezhnyi L. (2025) The deformation behavior of the long-term exploited pipelines in soil Scientific Journal of TNTU, vol. 118, no. 2, pp. 5–19. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2025
dc.relation.referencesen4. Zvirko O. I., Tsyrulnyk O. T., Venhrynyuk O. I., Nykyforchyn H. M. (2024) Sensitivity method for estimating the hydrogen embrittlement of ferritic-pearlitic pipe steel. Strength no. 5, art. no. 104534, pp. 928–935. https://doi.org/10.1007/s11223-024-00704-x
dc.relation.referencesen5. Сabrini M. et al. (2019) Hydrogen embrittlement evaluation of micro alloyed steels by curve. Materials, vol. 12. Art. No. 1843, pp. 1–17. https://doi.org/10.3390/ma12111843
dc.relation.referencesen6. Kyriakopoulou H. P. et al. (2020) Investigation of hydrogen embrittlement susceptibility toughness drop after in situ hydrogen cathodic charging for an X65 pipeline steel. Micromachines art. no. 20, pp. 1–20. https://doi.org/10.3390/mi11040430
dc.relation.referencesen7. Huang C., Gao X. (2020) Phase field modeling of hydrogen embrittlement. Int. vol. 45, no. 38, pp. 20053–20068. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2020.05.015
dc.relation.referencesen8. Manav M., Molinaro R., Mishra S., De Lorenzis L. (2024) Phase-field modeling of fracture with physics- informed deep learning. Comput. Methods in Appl. Mech. Eng, vol. 429, art. no. 117104, pp. 1–21. https://doi.org/10.1016/j.cma.2024.117104
dc.relation.referencesen9. Malitckii E., Fangnon E., Vilaça P. (2020) Evaluation of steels susceptibility to hydrogen embrittlement: A thermal desorption spectroscopy-based approach coupled with artificial neural network. Materials, vol. 13, no. 23, art. no. 5500, pp. 1–14. https://doi.org/10.3390/ma13235500
dc.relation.referencesen10. Yasniy O., Tymoshchuk D., Didych I., Iasnii V., Pasternak I. (2025) Modelling the properties of shape memory alloys using machine learning methods. Procedia Struct. Integr, vol. 68, pp. 132–138. https://doi.org/10.1016/j.prostr.2025.06.033
dc.relation.referencesen11. Yasniy O., Demchyk V., Lutsyk N. (2022) Modelling of functional properties of shape-memory alloys by machine learning methods. Scientific Journal of TNTU, vol. 108, no. 4, pp. 74–78. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.04.074
dc.relation.referencesen12. He X. et al. (2024) Prediction model for the evolution of hydrogen concentration under leakage in hydrogen refueling station using deep neural networks. Int. J. Hydrogen Energy, vol. 51D, pp. 702–712. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2022.12.102
dc.relation.referencesen13. Zhang X. et al. (2025) Hydrogen jet and diffusion modeling by physics-informed graph neural network. Renew. Sustain. Energy Rev, vol. 207, art. no. 114898. https://doi.org/10.1016/j.rser.2024.114898
dc.relation.referencesen14. Larche F. C., Cahn J. W. (1982) The effect of self-stress on diffusion in solids. Acta Metall, vol. 30. pp. 1835–1845. https://doi.org/10.1016/0001-6160(82)90023-2
dc.relation.referencesen15. Beer F. P. et al. (2012). Mechanics of Materials, 6th ed. McGraw-Hill, New York.
dc.relation.referencesen16. Raichenko A. I. (1981). Mathematical Theory of Diffusion in Applications. Naukova Dumka. Kyiv, 396 p.
dc.relation.referencesen17. Wang R. (2009) Effects of hydrogen on the fracture toughness of a X70 pipeline steel. Cor. Sci, vol. 51, pp. 2803–2810. https://doi.org/10.1016/j.corsci.2009.07.013
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2025.04. 120
dc.contributor.affiliationФізико-механічний інститут імені Г. В. Карпенка Національної академії наук України, Львів, Україна
dc.contributor.affiliationKarpenko Physico-Mechanical Institute of the NAS of Ukraine, Lviv, Ukraine
dc.citation.journalTitleВісник Тернопільського національного технічного університету
dc.citation.volume120
dc.citation.issue4
dc.citation.spage120
dc.citation.epage129
dc.identifier.citation2015Venhryniuk O., Zvirko O. Modeling of hydrogen-induced fracture toughness degradation of pipe steel // Scientific Journal of TNTU, Ternopil. 2025. Vol 120. No 4. P. 120–129.
dc.identifier.citationenAPAVenhryniuk, O., & Zvirko, O. (2025). Modeling of hydrogen-induced fracture toughness degradation of pipe steel. Scientific Journal of the Ternopil National Technical University, 120(4), 120-129. TNTU..
dc.identifier.citationenCHICAGOVenhryniuk O., Zvirko O. (2025) Modeling of hydrogen-induced fracture toughness degradation of pipe steel. Scientific Journal of the Ternopil National Technical University (Tern.), vol. 120, no 4, pp. 120-129.
Aparece nas colecções:Вісник ТНТУ, 2025, № 4 (120)



Todos os registos no repositório estão protegidos por leis de copyright, com todos os direitos reservados.