Reliability Analysis of Lazy Wave Steel Catenary Riser (LWSCR) Using Real-Time Monitoring Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lazy Wave Steel Catenary Riser (LWSCR) is a relatively new type of configuration through the introduction of buoyancy modules for a certain length of the suspended riser for deep-water application. The benefits of this configuration includes the lowering of riser stress and fatigue at the top end and touch down area, making this an attractive concept. However, reliability analysis of LWSCR is scarce due to its very short application history and it is the purpose of this paper to investigate:Use of real-time monitoring field data from the Gulf of Mexico (GoM) in 2012, combined with a Finite Element Method (FEM) tool to calculate the reliability of the LWSCR;other conventional reliability methods, such as Monte Carlo simulation; andthe implication/impact of real time monitoring for assessing the riser integrity.The method proposed in this paper creatively integrates the concepts of Response Surface Method (RSM), FEM, and First Order Reliability Method (FORM). In general, the reliability analysis of nonlinear risers in the time domain is very challenging. Since the limit state function of a nonlinear dynamic riser system is implicit, RSM is used to approximate the limit state function and FORM used to calculate the corresponding reliability index, coordinates of the design point, and the sensitivity indexes for the random variables involved in the problem.The reliability estimation procedure is given in a form that will allow the basic ideas of the 1st and 2nd order reliability methods to be demonstrated. Using these methods allows variable sensitivity estimates for low computational cost to be made. The proposed procedure show good agreement over a range of probability distributions for the input random variables and for various complexities of the limit state functions.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».