The Benefits and Challenges of Maintaining Offshore Structures within Lift-Installed Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are clear cost and schedule benefits in maintaining offshore structures within lift-installed parameters for both Jacket structures and Topside modules. The paper sets out initially the context that drives the decision making process for determination of the various available options including lift-installed, launched and float-over. The benefits in maximising the available lift capacity of heavy lift vessels (HLVs) include; avoiding the need to develop solutions such as barge-launch jackets that result in significantly longer fabrication schedule and costly mechanical systems, as well as the extra weight and associated costs for buoyancy tanks and launch rails. There is thus a significant benefit in maintaining weight and centre-of-gravity within the liftable envelope of the HLV. This paper describes a case-history of Valemon jacket, installed in July 2012, which at 9200t has a lift weight close to the lifting limit of the Thialf, the world’s largest offshore crane vessel. This was achieved via the implementation of several weight saving measures during post-FEED and detail engineering stages ensuring the weight kept within the target throughout. These measures included the use of high strength steels, a fully-coated jacket, detailed and repeated analyses, the use of more sophisticated methods for ship impact, using structural details such as cones to minimise brace diameters, the use of vortex shedding restraints, minimising pile offsets relative to leg, post-installing caissons and flooding braces to reduce wall thickness. The result was that the weight was maintained within the limit of 9500t set at the outset, with the design independently checked by the clients’ third party verifier. The application of the measures listed herein may assist in maintaining future jackets in water depths of up to 135m, as at Valemon, within the lifting envelope, with clear associated cost and schedule benefits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».