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Enregistrement W2072533777 · doi:10.4043/19957-ms

Marine UXO (UneXploded Ordinance) Identification and Avoidance for a Shallow Water Pipeline Route

2009· article· en· W2072533777 sur OpenAlexaff
Sean Halpin, Martin L. Morrison

Notice bibliographique

RevueOffshore Technology Conference · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensIntecsea (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnexploded ordnanceSeabedSubmarine pipelinePipeline transportRemote sensingPipeline (software)Environmental scienceMagnetometerGeologyEngineeringOceanographyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The oil and gas industry has long dealt with the challenge of UnExploded Ordnance (UXO) in terrestrial and marine environments. As the pace of offshore development continues to accelerate and as greenfield areas become fewer we are seeing expansion into areas that have experienced modern warfare. Modern munitions, unlike pre Cold War ordnance, are frequently comprised of non-ferrous materials, including non-ferrous (hence non-magnetic) metals such as aluminum, exotic alloys and uranium, plastics, and carbon fiber. Passive magnetics, normally used during conventional surveys, are unable to detect non-ferrous UXO and other commercially viable technologies must be explored for detection and characterization. This paper addresses the commercial seabed and subseabed detection and location mapping of non-ferrous metallic UXO through the application of electromagnetic induction (EMI or EM) technology for shallow water marine pipelines. Introduction: Conventional pipeline engineering surveys collect high-density, high-resolution information to characterize the seabed and sub-seabed environment. Typical survey goals include: establish seafloor morphology, establish the seabed and subseabed soil properties and structure, and detect all objects that may prove hazardous to pipeline installation and operation. Survey data are collected by a variety of sensors: multibeam and sidescan sonars, magnetometers and subbottom profilers. In environments where UXO may be present, these sensors are normally sufficient to assess possible target density. However, in marine areas that have been subject to modern conflict, the presence of non-ferrous UXO, may go undetected using conventional survey technology and with the results drastically underestimating the number of potential UXO. Shallow and ultra-shallow (less than 20m) marine environments present unique survey and pipeline installation challenges. Environmental loading severity typically increases as water depth decreases due to the impact of wave energy on the pipeline and surrounding seafloor. Fishing pressure and the potential for interference from shipping traffic (e.g. anchors and dropped objects) tends to be considerably more intense in shallow water than in deep water. In northern latitudes, the formation, presence and movement of ice may contribute a significant loading factor. These environmental concerns must be addressed during concept development (e.g. requirements for pipeline protection) and survey design. Potential UXO in shallow water must be given extra attention as there is a chance that the effects of on-bottom detonation may reach the ocean surface, possibly injuring or killing personnel and damaging assets. Given the extreme severity of the consequences of shallow water on-bottom detonation, every effort must be made to locate and effectively remediate the risk of UXO while keeping the cost of specialist surveys to a manageable level. The successful completion of a UXO survey required rigid adherence to a process (Figure 1) including desktop study of potential UXO in the development area, design and testing of suitable survey systems, careful well documented field operations and then study of the data by persons experienced in the identification of munitions.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil0,548

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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