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Enregistrement W2043832240 · doi:10.4043/24647-ms

Numerical Simulations of Ice Forces on Moored and Thruster-Assisted Drillships

2014· article· en· W2043832240 sur OpenAlexaff
Mohamed Sayed, Ivana Kubat, Brian D. Wright, Jim Millan

Notice bibliographique

RevueOTC Arctic Technology Conference · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMooringGeologySurgeMarine engineeringSea iceWork (physics)StiffnessParametric statisticsGeodesyEngineeringStructural engineeringMechanical engineeringOceanographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The present work examines the loads on moored/DP-assisted drillships and their responses in managed pack ice. Numerical simulations are used to determine deformations and stresses within the ice cover and the movements of the vessel. The results give ice forces and moments on the vessel, as well as its surge, sway and yaw responses. The drillship assumed in this simulation work has a length of 230 m, a beam of 42 m, and a mass of 100,000 Mt. Simulations examine a case representing a moored vessel in a managed ice field consisting of 50 m floes that are 1 m in thickness, moving at a constant speed of 0.3 m/s. For ice moving along the surge direction, the peak surge force was approximately 2 MN. The corresponding maximum surge was 1.5 m. A parametric study further examines several aspects of ice interaction with the vessel. The results quantify various effects of ice management (the role of floe size), ice thickness and drift speed, the direction of ice movement, and stiffness of the mooring system. A case of combined mooring and thruster-assisted mooring is also examined. The additional contribution of the thrusters (or control of the DP system) is shown to somewhat reduce the offsets of the vessel. The work presents a methodology for evaluating the stationkeeping performance of vessels in managed pack ice and quantifying the role of the mooring/DP system characteristics.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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