Design and Analysis of Cellular Tendon for TLPs in Ultra-Deep Water Fields Offshore Southeast Asia
Notice bibliographique
Résumé
TLPs (Tension Leg Platforms) are ideal platforms for drilling and dry trees in deep water oil and gas production worldwide. Currently there are over sixteen TLPs installed in regions including GOM, Southeast Asia, and West Africa. Several TLPs are planned for installation in West Africa and Brazil in the near future. The application of TLPs has reached a water depth limit that is around 1500 meters. The bottle-neck is the feasibility of the design of the tendon main body segments. Currently, the conventional tendon main body consists of a single string of steel pipes that in the ultra-deep waters cannot meet the combined requirements on stiffness and collapse resistance using the industry conventional installation methods. Other material such as carbon fibers were conceived as the tendon pipe material but are deemed as economically unviable. The concept of the cellular tendon is developed to meet the industry's demands to go deeper for oil and gas production. It consists of multiple strings of carbon steel pipes bundled together to enable the TLP application in water depths up to 3000 meters. The general concept and merit of the cellular tendon design will be presented in reference [1]. This paper further demonstrates the applicability of the cellular tendon by providing in-depth design details and dynamic analysis results tailored for the fabrication and installation in South and Southeast Asia. The findings and the results presented in the paper can be utilized in the planning and design of a TLP in the ultra-deepwater of these regions. Reference [1]: Conference paper "Cellular Tendon - Enabling Technology for Ultra-Deep Water TLPs, 13OTCB-P-457-OTC".
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».