AUV-Based 3D Laser Inspection for Structural Integrity Management in Deepwater Fields
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lockheed Martin has developed the capability to conduct AUV-based structural survey and post-hurricane platform inspection using 3D mapping and change detection with a 3D sonar. Successful validation trials for this technology were conducted with the Marlin® AUV during the summer of 2011 and the first commercial operations were conducted in the summer of 2012. Lockheed Martin Corporation, in partnership with underwater laser developer 3D at Depth LLC, and supported by funding from the Research Partnership to Secure Energy for America (RPSEA), is now extending its revolutionary 3D modeling and change detection to employ a 3D laser sensor, thereby improving model resolution and accuracy by an order of magnitude, from centimeter scale to millimeter scale. AUVs outfitted with 3D Laser imaging systems will provide new, high accuracy tools for subsea integrity management that are currently used extensively in terrestrial applications, including High Definition Scanning (HDS) for close-in inspection of problem areas, and underwater LIDAR (LIght Detection And Ranging) for 3D mapping and inspection of flowlines, risers, and other subsea infrastructure. The scope of this project is to develop and demonstrate the technology required to conduct AUV-based 3D-laser imaging utilizing 3D mapping and change detection. Objectives include demonstration of close-in, high resolution underwater structural inspection, generation of high resolution 3D models of subsea structures, and performance of change detection of flaws or damage against a priori structural models. This paper will detail the results achieved to-date and will highlight the 3D Laser performance improvements over current platform inspection methods, including significant improvements in operating efficiencies and the development of accurate 3D models for use in structural integrity management.
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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) | 0,000 | 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 ».