Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stationkeeping in ice-covered waters has become a large area of interest forresearch and development in light of heightened interest in Arctic oil and gasexploration. The performance of Dynamic Positioning (DP) control systems forstationkeeping purposes in ice conditions is a difficult challenge fornumerical modeling assessment. Given that full-scale validation data for DP inice operations is often scarce, physical modeling of stationkeeping in iceoffers the best method for assessing the performance of dynamically positionedvessels in these conditions. A series of model tests carried out at theNational Research Council of Canada's Ice Tank facility in August and Septemberof 2011 attempted to observe the effects of various managed ice conditions(i.e. ice floes which have been broken into manageable pieces by an icebreaker) on DP performance. Results from these tests are discussed. Ofparticular interest in this study is the observation of non-linear effects ofvarying ice conditions on DP performance. The use of machine vision-based dataproducts as potential estimators of ice loading is discussed. It is concludedthat simple statistical observations of these conditions will be unable tofully characterize the effects of various ice parameters on performance, andthat investigation into more advanced data products available from machinevision systems may be able to aide in characterizing these effects as well asin the development of models capable of predicting ice loads.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».