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Enregistrement W2108958672 · doi:10.1115/1.2426989

Analysis and Design of Buried Pipelines for Ice Gouging Hazard: A Probabilistic Approach

2006· article· en· W2108958672 sur OpenAlexaff
Arash Nobahar, Shawn Kenny, Tony King, Richard McKenna, Ryan Phillips

Notice bibliographique

RevueJournal of Offshore Mechanics and Arctic Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaCentre For Cold Ocean Resources Engineering
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline transportGeotechnical engineeringProbabilistic logicGeologyHazardFinite element methodPipeline (software)Soil structure interactionEngineeringStructural engineeringComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In cold environments, marine pipelines may be at risk from ice keels that gouge the seabed. Large quantities of material are displaced and soil deformations beneath a gouge may be substantial. To meet safety criteria, excessive strains are avoided by burying pipelines to a sufficient depth. In this paper, a probabilistic approach for the analysis and design of buried pipelines is outlined. Environmental actions are applied through distributions of gouge width, gouge depth, subgouge soil deformations, and bearing pressure. Three-dimensional pipe/soil interaction problem is modeled using nonlinear soil springs and special beam elements using the finite element method to estimate pipe response for statistically possible ranges of gouge depths, gouge widths, and burial depths. Relevant failure mechanisms have been considered, including local buckling and a variety of strain and stress based criteria. The methodology presented in the paper was developed and successfully used for several pipeline and electrical cable projects in ice gouge environments. Significantly reduced burial depth requirements have been demonstrated through the application of the probabilistic approach and through the use of strain-based design criteria. Because ice actions are applied through displacements of the soil, more ductile pipes are often necessary to meet reliability targets.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations14
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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