Tese de Doutorado

O desenvolvimento de metodologias mais avançadas de análise, testes e prevenção de comportamento à fratura em materiais estruturais têm demonstrado ser fundamental e cada vez mais relevante para se manter e melhorar os níveis de segurança em operações de estruturas de grande responsabilidade. Estruturas essas que são compostas por aços ferríticos, como aço carbono, e que são amplamente utilizadas nas indústrias como em vasos de pressão e estruturas oceânicas para produção de óleo e gás. Tais estruturas em operação estão sujeitas a falhas sob baixas tensões devido à instabilidade local do material na ponta da trinca. Assim é importante utilizar procedimentos de avaliação de criticidade de defeitos (ECA) e adequação ao serviço (FFS) a fim de uma extensão de vida e prevenção de falhas. Tais procedimentos utilizam uma abordagem que considera o menor valor de tenacidade à fratura de um pequeno número de ensaios (3 a 6 ensaios) como tenacidade característica, exemplo esse é a BS 7910 que exige o método MOTE (mínimo valor entre três equivalentes), para essa definição. Tal método, embora limitado, é vantajoso em questão de disponibilidade de material, tempo e custos. Motivado por esses argumentos, o presente estudo aborda a aplicação de uma distribuição de Weibull triparamétrica para descrição da dispersão estatística dos valores de tenacidade à fratura. O interesse principal reside na exploração de potenciais aprimoramentos da avaliação de valores mais significativos para a tenacidade característica de aços estruturais usando uma descrição estatística de valores de tenacidade em comparação com o procedimento MOTE. Ensaios de tenacidade à fratura conduzidos sobre um aço de ultrarresistência, tipicamente utilizado em armaduras de tração de tubos flexíveis submarinos, fornecem os valores experimentais Jc sobre os quais as análises estatísticas de Weibull são conduzidas em conexão com testes de aderência de Kolmogorov-Smirnov para avaliar se a distribuição de valores experimentais de tenacidade se ajusta à distribuição assumida de Weibull. No geral as análises exploratórias desse material se mostraram mais adequadamente descritas por um modelo estatístico de Weibull e o uso de um percentil fixo da distribuição fornece valores de tenacidade característica mais consistentes em comparação ao MOTE.

The development of advanced methodologies for the analysis, testing, and prevention of fracture behavior in structural materials has proven to be essential and increasingly relevant to maintaining and improving safety levels in operations involving high-responsibility structures. These structures are made of ferritic steels, such as carbon steel, which are widely used in industries like pressure vessels and offshore oil and gas production structures. During operation, such structures are susceptible to failure under low stresses due to localized instability at the crack tip. Therefore, it is crucial to use defect criticality assessment (ECA) and fitness-forservice (FFS) procedures to extend service life and prevent failures. These procedures employ an approach that considers the lowest fracture toughness value from a small number of tests (3 to 6 tests) as the characteristic toughness, an example of which is BS 7910, which requires the MOTE (minimum of three equivalent values) method for this definition. Although limited, this method offers advantages in terms of material availability, time, and cost. Motivated by these arguments, this study addresses the application of a three-parameter Weibull distribution to describe the statistical dispersion of fracture toughness values. The main interest lies in exploring potential improvements in assessing more meaningful toughness values for structural steels by using a statistical description of toughness values compared to the MOTE procedure. Fracture toughness tests conducted on an ultra-high-strength steel, typically used in tensile armor for flexible offshore pipes, provide the experimental Jc values on which Weibull statistical analyses are conducted, in connection with Kolmogorov-Smirnov adherence tests to assess whether the distribution of experimental toughness values fits the assumed Weibull distribution. Overall, the exploratory analyses of this material were more adequately described by a Weibull statistical model, and using a fixed percentile of the distribution provides more consistent characteristic toughness values compared to MOTE.