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Enregistrement W2081981463 · doi:10.4043/24657-ms

A Decision-Support System for Ice/Iceberg Surveillance, Advisory and Management Activities in Offshore Petroleum Operations

2014· article· en· W2081981463 sur OpenAlexaff
Scott Tiffin, Roger Pilkington, Christine Hill, M. Debicki, David McGonigal, Wim Jolles

Notice bibliographique

RevueOTC Arctic Technology Conference · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensCanatec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIcebergSea iceDecision support systemWork (physics)Offshore drillingSoftware deploymentEngineeringSubmarine pipelineComputer scienceEnvironmental resource managementEnvironmental scienceGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Seismic, coring, drilling, and supply operations in ice- and iceberg-infested zones require large quantities of environmental and operations related information which should be available quickly and conveniently to the operations and ice advisory personnel. Specialized software is available to support ice advisory work, generate ice charts, and ice and iceberg drift forecasts. Specialized instruments are available for ice hazard tracking and the safe deployment of these instruments by aircraft and UAVs. This paper describes a toolkit that is being developed to bring together currently available systems into one convenient package. This will assist a ship or rig's OIM and officers and ice advisory team members by providing clear displays of the current situations with respect to the location and movements of ice in the proximity of the operations site. The system will improve the response time of forecasts, efficiency of work and quality of decision-making by OIM and their support personnel. This toolkit will be a decision-support system, which will forecast ice, keep track of hazardous ice features, provide alarms for any and all environmental conditions that might threaten the operation, and assist in planning of new operations. The paper describes the need for such a system, best practices in Ice Observation and Advising, the key system design criteria; main system components, inputs and outputs; the stages of development, the modes of application that will achieve acceptance in the field; and finally, the benefits. Experiences of ice advisory projects undertaken in the Beaufort Sea, Baffin Bay, Sea of Okhosk, and the Caspian Sea are described. Rather than simply describe Ice Advisory work in the field, the paper casts current practice into the framework of standardized and best practices, and indicates how software, communications and instrumentation technological advances can be applied to support better decision making by expert teams that are distributed in space and involve people from different job functions and skill sets.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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