Simulation of a High-Energy Finfish Aquaculture Site Using a Finite Element Net Model
Notice bibliographique
Résumé
Over half of the seafood in the world today is produced through aquaculture. Many finfish species, such as Atlantic salmon, are farmed in permeable net pens in the ocean. Traditionally, these sites have been located in regions protected from high energy ocean swell, current, and wind. However, in areas such as Nova Scotia, Canada, there is a declining number of such protected locations available and so aquaculturists are moving into exposed sites. To safely operate at these sites, it is necessary to engineer the pens to withstand the forces of the open ocean. To conclusively assess finfish aquaculture equipment and moorings in open ocean conditions, Dynamic Systems Analysis Ltd. (DSA) has developed a finite-element net model (FENM) to interface with the dynamics simulation software ProteusDS. The following paper presents the development of the FENM and demonstrates the capability of the FENM to model wave and current loadings by comparing FENM simulations with published results from tank tests. In addition, the results of simulations of a full scale finfish aquaculture site in hurricane conditions are presented. The conditions were collected with an acoustic Doppler current profiler during hurricane Earl on September 4, 2010. The mooring line tensions from the ProteusDS simulation are compared against tensions measured during the storm with a Submersible Tension Logger (STL).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».