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Enregistrement W2087835172 · doi:10.4043/22162-ms

Risk Management for Autonomous Underwater Vehicles Operating Under Ice

2011· article· en· W2087835172 sur OpenAlexaboutno aff
G. Griffiths, Mario Brito

Notice bibliographique

RevueOTC Arctic Technology Conference · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticSea iceUnderwaterSubmarine pipelineThe arcticProcess (computing)Marine engineeringComputer scienceEnvironmental scienceAeronauticsEngineeringOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Autonomous underwater vehicles (AUVs) have a role to play in several phases of offshore exploration and production in the Arctic. They have the potential to enable year-round data gathering under sea ice. However, this potential can only be realized if their reliability is sufficiently high and sufficiently well established. This paper describes a Risk Management Process-AUV that has been developed to assess (a) the probability of losing an AUV and (b) the availability of an AUV, that is, " How likely is it that, when required, the AUV is ready to begin its operations??? Assessing these probabilities requires bringing together knowledge of vehicle faults and incidents, a body of knowledge on the operating environment, and how the vehicle and environment interact. The tools necessary to make these assessments are described. Examples are given of how they can be used by owners and operators to provide a clear and traceable derivation of how the risks have been estimated. These examples draw upon risk assessments for the Autosub3 AUV in Polar Regions. Introduction The scientific community, often with support from the military, has been using Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) in the Arctic for over 40 years (ECOR, 2010 [1]). This community has demonstrated the utility of these vehicles when operating from ships or from ice camps, on fast ice or on drifting ice floes. In early 2010 the pioneering 300km round-trip mission in the Canadian Arctic by the ISE Explorer vehicle demonstrated what is now possible from remote ice camps (Kaminski et al., 2010 [2]). These through-ice hole operations during Project Cornerstone are likely to be the precursor of further AUV operations in the high Arctic. There are no longer insurmountable technical hurdles for similar tasks by Explorer or other AUVs for use in arctic waters subject to seasonal or permanent ice cover. Building on this expeditionary experience, commercially available AUVs now have the potential to contribute on an operational basis to several tasks related to offshore exploration and production in arctic seas. Several of these tasks mirror those required in temperate seas where use of AUVs for seabed survey in connection with initial site survey for platforms and pipelines is now very well established (for example, Chance, 2003 [3]). Other tasks are specific to the Arctic, such as ice monitoring and management systems for sea ice and icebergs. In these tasks AUVs could augment satellite remote sensing, ice models and ice forecasts as they have an unique ability to gather accurate data on ice draft on a spatial scale that is relevant to real-time decision support. The additional information on ice type and detailed morphology gained through multibeam imagery of the under side of ice (for example, Wadhams et al., 2006 [4]) would be a valuable contribution to an ice management decision support system. Other operations such as pipeline touch-down monitoring, routine environmental monitoring of cutting piles and produced water, and emergency response data-gathering, including quantifying dissolved hydrocarbons, deposits on the seabed, or under ice, and monitoring currents to provide information for spill dispersal models can be augmented using AUV technology.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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