招标详情
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输氢管材氢致失效实验研究及失效知识图谱构建可不招标信息公示
可不招标原因 :
(七)非依法必须招标项目中:5.重大技术装备推广应用、科技研发及技术引进等业务管理对工程、物资、服务采购有明确规定或约定的。
项目概况 :
1.1 项目背景:氢能输送管道长期服役于高压氢环境,材料氢致断裂失效是制约管道安全运行的关键瓶颈。目前,针对管线钢在复杂工况下的失效机制尚不明确,关键影响因素及其耦**用缺乏系统实验数据支撑,同时失效数据分散、知识关联薄弱,难以有效指导选材与寿命预测。为此,亟需开展输氢管材氢致失效实验研究,建立失效物理模型,并构建氢能输送材料失效知识图谱,为氢能管道安全评估与智能化管理提供技术支撑。 1.2 研究成果:(1)氢能管材断裂失效知识图谱和数据集;(2)氢能管材断裂失效物理模型与智能评测模型。 1.3 质量要求或服务标准:详见“主要技术要求或技术方案”。 1.4 服务地点:**市 1.5 最高限价:不含税120万元,含税127.2万元。 1.6 服务期限:合同签订之日起至2028年05月31日。 1.7资金来源:国家项目配套课题“氢能和油气输送工程极端环境材料服役高效评价智能实验技术集成平台与应用”。
主要技术要求或技术方案 :
(1)氢能输送材料失效知识图谱、数据集构建及失效机制研究 针对氢能输送材料失效数据分散、知识关联不足的行业难题,以及失效案例与影响因素缺乏系统化知识表达的结构性短板,通过文献检索与公开数据库,收集国内外氢相容性试验数据、失效案例、失效模式诊断方法及影响因素,并梳理采购方提供的输氢工程工业试制钢管试验数据,参与构建氢能输送材料失效知识图谱,为实现失效数据的结构化集成与智能化应用奠定基础。 面向极端服役环境下氢气输送管道氢致断裂失效的安全评估问题,针对氢能输送材料在多因素耦合条件下失效机制不明、预测模型缺失的技术短板,通过系统开展单因素(晶粒尺寸、组织类型、碳当量)及多因素耦合条件下的氢致失效实验研究,形成输氢管材氢致失效机制,为管道选材以及寿命预测提供理论依据。 (2)氢致失效实验研究及仿真模型建立 针对智能实验的全过程仿真需求,通过建立温度-应力-氢气/油气环境的多物理场断裂失效实验仿真模型,以及耦合流体-电化学-传热的多物理场腐蚀仿真模型,实现对管道材料在不同服役条件下的断裂、腐蚀实验过程仿真模拟、结果推演和预测分析。耦合文献数据与历史断裂实验数据,提升智能评测准确性。
采购范围说明 :
(1)氢能输送材料失效知识图谱、数据集构建及失效机制研究 针对氢能输送材料失效数据分散、知识关联不足的行业难题,以及失效案例与影响因素缺乏系统化知识表达的结构性短板,通过文献检索与公开数据库,收集国内外氢相容性试验数据、失效案例、失效模式诊断方法及影响因素,并梳理采购方提供的输氢工程工业试制钢管试验数据,参与构建氢能输送材料失效知识图谱,为实现失效数据的结构化集成与智能化应用奠定基础。 面向极端服役环境下氢气输送管道氢致断裂失效的安全评估问题,针对氢能输送材料在多因素耦合条件下失效机制不明、预测模型缺失的技术短板,通过系统开展单因素(晶粒尺寸、组织类型、碳当量)及多因素耦合条件下的氢致失效实验研究,形成输氢管材氢致失效机制,为管道选材以及寿命预测提供理论依据。 (2)氢致失效实验研究及仿真模型建立 针对智能实验的全过程仿真需求,通过建立温度-应力-氢气/油气环境的多物理场断裂失效实验仿真模型,以及耦合流体-电化学-传热的多物理场腐蚀仿真模型,实现对管道材料在不同服役条件下的断裂、腐蚀实验过程仿真模拟、结果推演和预测分析。耦合文献数据与历史断裂实验数据,提升智能评测准确性。
标段编号
标段名称
标段描述
备注
| 1 | 输氢管材氢致失效实验研究及失效知识图谱构建 | 氢能输送材料失效知识图谱、数据集构建及失效机制研究 针对氢能输送材料失效数据分散、知识关联不足的行业难题,以及失效案例与影响因素缺乏系统化知识表达的结构性短板,通过文献检索与公开数据库,收集国内外氢相容性试验数据、失效案例、失效模式诊断方法及影响因素,并梳理采购方提供的输氢工程工业试制钢管试验数据,参与构建氢能输送材料失效知识图谱,为实现失效数据的结构化集成与智能化应用奠定基础。 面向极端服役环境下氢气输送管道氢致断裂失效的安全评估问题,针对氢能输送材料在多因素耦合条件下失效机制不明、预测模型缺失的技术短板,通过系统开展单因素(晶粒尺寸、组织类型、碳当量)及多因素耦合条件下的氢致失效实验研究,形成输氢管材氢致失效机制,为管道选材以及寿命预测提供理论依据。 氢致失效实验研究及仿真模型建立 针对智能实验的全过程仿真需求,通过建立温度-应力-氢气/油气环境的多物理场断裂失效实验仿真模型,以及耦合流体-电化学-传热的多物理场腐蚀仿真模型,实现对管道材料在不同服役条件下的断裂、腐蚀实验过程仿真模拟、结果推演和预测分析。耦合文献数据与历史断裂实验数据,提升智能评测准确性。 | |
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