Parametric study on environmetal loads of hindcast and measured full scale data
Notice bibliographique
Résumé
The reason of determining the probability of extreme occurrences of wind speed, wave height and current flow is due to the large impact these environmental loads have on the offshore facilities. These occurrences are difficult to predict and may happen once in many years. Several techniques can be used to extract and derive wind, wave and current information from the measured or measured full scale metocean data (PARAS). However, to rely on the measured metocean data alone may not be representative of the accurate sea conditions found locally. This requires correlating the measured metocean data to data derived from Hindcast. This research focuses on the parametric studies of two (2) types of data which are PARAS and hindcast. The hindcast model here is referred to as SEAMOS-South Fine Grid hindcast (SEAFINE) which is derived from a Joint Industry Project (JIP). The objectives of this research are to compare the statistical properties of measured full scale metocean data to the hindcast data through the correlation between winds, waves and currents of measured full scale metocean data and hindcast data in the basins off the coast of Malaysia and finally to validate with statistical certainty on the reliability of the hindcast data. This paper demonstrates some of the previous hindcast studies that have been done in some other regions. The statistical analysis, time series of metocean data and its correlation results are presented here in.
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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) | 0,001 | 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 ».