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Enregistrement W1985242304 · doi:10.2118/149582-ms

Offshore Arctic Drilling System Selection Process: Water Depths from 50 - 500 meters

2011· article· en· W1985242304 sur OpenAlexaboutno aff
Richard L. Simpson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBP Exploration Operating Company Limited
Mots-clésArcticOffshore drillingSubmarine pipelineSubseaDrillingDynamic positioningMarine engineeringLeasePropulsionBoomEngineeringSystems engineeringGeologyOceanographyMechanical engineeringBusinessFinanceAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent offshore lease sales in Canada have made available the opportunity to explore for oil and gas in the Polar Arctic regions of the Beaufort Sea. BP Exploration Operating Company Limited (BP) was awarded Exploration Licenses 449, 451, and 453 in 2008. The focus of this paper is upon selection of an Offshore Arctic Drilling System for Exploration Licenses 451 and 453 as, BP formed a Joint Venture in 2010 with Exploration License 449 where operatorship was designated to another company. Due to the wide range of ice conditions and water depths in the lease areas, determining the most capable Offshore Arctic Drilling System is a complex undertaking. Detailed are the considerations and methodologies utilized to recognize and quantify the key challenges involved. Once identified, these challenges were divided into discreet elements so as to progress multiple solutions in parallel in order to determine the true limits of opportunities to provide for a safe and efficient drilling program. Rapid progress was obtained through extensive collaborative engagement with Drilling Contractors, Vessel Operators (including Ice Breaking, Anchor Handling, and Supply Vessel), Remote Imaging Service Providers (Satellite and Autonomous Vehicles), Numerical Modeling Specialists, Vessel Designers (Naval Architects and Marine Engineers), Equipment Manufacturers (Dynamic Positioning Systems, Mooring Systems, Thrusters), Drilling Subject Matter Experts, and recognized individual Arctic Experts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,161 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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