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Enregistrement W2061187725 · doi:10.4043/25705-ms

Quantification of Near-bed Dense Layers and Implications for Seafloor Structures: New Insights into the Most Hazardous Aspects of Turbidity Currents

2015· article· en· W2061187725 sur OpenAlexaff
Michael Clare, Matthieu Cartigny, Laurence North, Peter J. Talling, Mark E. Vardy, J. L. Hizzett, E. J. Sumner, John E. Clark, B. Spinewine

Notice bibliographique

RevueOffshore Technology Conference · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesDeltares
Mots-clésTurbidity currentSeafloor spreadingGeologySedimentTurbidityBedformGeophysicsSediment transportSoil scienceGeomorphologyOceanographySedimentary depositional environment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Turbidity currents pose a serious hazard to expensive oil and gas seafloor installations, especially in deep-water where mitigation, re-routing or repair is costly and logistically challenging. These sediment-laden flows are hazardous because they can be exceptionally powerful (up to 20 m/s), and can flow for long distances (>100s km) over several days duration, causing damage over vast areas of seafloor. Even less powerful flows (~1-2 m/s) can damage seafloor equipment, or break strategically important submarine telecommunication cables. The consequences of turbidity currents impacting seafloor structures depends on the velocity, duration, direction of impact and, perhaps most crucially, the sediment concentration (or density) of the flow. While some recent studies have successfully monitored turbidity currents in deep-water, imaging flow properties close to the seafloor has proven problematic. We present innovative approaches to the quantification of the velocity and sediment concentration of dense near-bed layers that provide new insights into this important aspect of turbidity current flow. Firstly, we describe a novel experimental setup that is capable of measuring near-bed sediment concentration in dense (>10% volume by concentration) flows. Density contrasts are measured using Electrical Resistivity Tomography – a technique initially developed for geophysical characterisation of subsurface reservoirs. Velocity is measured using Ultrasonic Doppler Velocity Profiling and concentration is characterized using an Ultra High Concentration Meter. Secondly, we outline some recently developed geophysical approaches for the quantification of sediment concentration and velocity for real-world flows based on recent work in fjords, estuaries and deep-sea canyons. This includes integrated moored deployments of Acoustic Doppler Current Profilers, Multibeam Sonars, and a novel Chirp array. We outline some limitations and advantages of these methods. Finally, we underline the value and importance of establishing multiple field-scale test sites in a variety of settings, including deep-water, that will enhance the industry's understanding of turbidity current hazards. Our results demonstrate the importance of near-bed dense layers for turbidity current interaction with seafloor structures. Density contrasts and pressure build up at the base of a flow may lead to uplift, undermining and loss of support, dragging, or pipeline rupture; hence quantification of this layer is crucial for hazard assessment. Measurements of sediment concentration within turbidity currents are incredibly rare, and yet are a vital input for any numerical model that aims to predict sediment transport by turbidity currents in deep-water settings. Currently it is necessary to infer densities and velocities; however, such inferences are poorly calibrated against experimental or real world data. Our measurements underline the importance of understanding near-bed dense layers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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