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Enregistrement W2084725349 · doi:10.7901/2169-3358-2003-1-447

Latest Update of Tests and Improvements to Coast Guard Viscous Oil Pumping System (VOPS)1

2003· article· en· W2084725349 sur OpenAlexaboutno aff
Commander Michael Drieu, Ron C. Mackay, Flemming Hvidbak, Lieutenant Commander Peter Nourse, David Cooper

Notice bibliographique

RevueInternational Oil Spill Conference Proceedings · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoast guardTowingSAFEREngineeringGuard (computer science)NavyPetroleum industrySpillageMarine engineeringWaste managementEnvironmental engineeringGeographyComputer securityArchaeologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Over the past nine years, the U.S. Coast Guard has incorporated the Prevention Through People (PTP) philosophy as a “human factors” approach to learn how maritime operations can be regulated safer and be more efficient by evaluating training, management policies, operational procedures, and establishing partnerships with the maritime industry. One of the key elements of applying a PTP approach is identifying and incorporating lessons learned from major marine casualties and pollution incidents. Since 1997, the U.S. Coast Guard National Strike Force (NSF) has responded to three major oil spills involving foreign freight vessels grounding, which included the removal of highly viscous oil using various lightering equipment and systems. An informal workgroup consisting of the U.S. Coast Guard, U.S. Navy Supervisor of Salvage (NAVSUPSALV), and various representatives from oil pollution clean-up companies met at the following facilities: the Chevron Asphalt Facility in Edmonds, WA (September 1999), the Oil and Hazardous Materials Simulated Environmental Test Tank (OHMSETT) testing facility in Leonardo, New Jersey (November 1999 and March 2000), the Alaska Clean Seas (ACS) warehouse annex in Prudhoe Bay, AK (October 2000), and Cenac Towing Company facility in Houma, LA (May 2002). The group shared ideas and techniques, and tested different pumps and hose lengths with viscous oil. It was during the early tests that the first quantitative results showed just how efficient lubricated transport of heavy oil product could be, and broadened the knowledge of such methods to the entire industry. Although this technology had existed for many years in the oil production and handling industry, its use had never been investigated in a laboratory setting with regard to salvage response lightering systems. The lubrication of heavy oil product was first applied in the tests in the form of Annular Water Injection (AWI) by means of an, Annular Water Injection Flange (AWIF). This idea had been developed many years ago by the oil industry to improve oil output production, but was first applied to salvage response using the flange concept by the Frank Mohn Company of Norway. In concept, the flange applies water to the viscous product discharge of a pump by means of its unique geometry. The initial tests resulted in developing the use of AWI on the discharge side of the pump. This technique was further refined and applied to existing U.S. Coast Guard lightering systems in the form of the Viscous Oil Pumping System (VOPS) package, which has been issued to each of the three USCG Strike Teams of the National Strike Force (NSF). Latest improvements include using AWI on the suction side of the pump with hot water or steam. For this suction application, a different device used to deliver water lubrication was also tested concurrently with the discharge AWIF. Other significant improvements, which achieved one of the goals set in 2000, was to seek global partnership with other companies or agencies from other countries. In 2002, the Canadian Coast Guard formally joined the U.S. VOPS workgroup to form the Joint Viscous Oil Pumping System (JVOPS) Workgroup.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,006

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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