Notice bibliographique
Résumé
Seabed Rig is a small company named after its audacious vision: creating a device able to drill a well on the bottom of the ocean. The company, 20% owned by Statoil, is using what it learned from a prototype to build a rig capable of drilling on land, or an offshore platform, with no workers on site. “You command it, you don’t control it,” said Kenneth Søndervik, vice president of sales and marketing at Seabed. Rather than a person controlling machines putting together pipes, an automated system will respond to a command, such as “pick up 3,000 meters of pipe,” from the computer program controlling drilling. The ability of these machines to work together on their own is essential for Seabed because Statoil needs a rig capable of drilling in the Arctic, and other environments that would put workers in harm’s way. This semantic distinction points to a fundamental change in the drilling business, and the people who work on the rigs. Seabed is building a rig like no other, using components supplied by oil and automation companies. “The big thing is we are not an inventing company. We are an engineering company taking all that’s out there,” said Søndervik. Seabed is working on creating a confined rig floor—the footprint is 9 m by 9 m—with robots programmed using software developed for NASA by Energid Technologies. The US company’s software is also being used to control the next generation of lunar rovers. For the drilling, Seabed will be choosing from a growing number of major oil and service companies developing software that does the job. Statoil, ExxonMobil, Petrobras, Schlumberger, National Oilwell Varco (NOV), and Baker Hughes, represent a sample of the technology leaders seeking ways to program all or parts of the drilling process. Shell appears to have taken it the furthest, with an automated program that has drilled multilateral wells. “It is not science fiction, it is what we have done,” said Peter Sharpe, executive vice president of wells at Shell. Its SCADAdrill System has been demonstrated in Canada and the Netherlands, with testing in progress in two US shale plays, the Marcellus and Haynesville.
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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 | 0,019 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,020 |
| Communication savante | 0,017 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,011 |
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 ».