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Enregistrement W2205235482 · doi:10.1115/omae2015-41735

Effect of Padeye Depth on the Behavior of Offshore Anchor Piles Under Mooring Forces

2015· article· en· W2205235482 sur OpenAlexaff
Mohamed I. Ramadan, Stephen Butt, Radu Popescu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Mechanics
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPileGeotechnical engineeringCaissonSeabedBending momentMooringSubmarine pipelineGeologyCentrifugeFinite element methodCushionEmbedmentRigidity (electromagnetism)Parametric statisticsDeflection (physics)Structural engineeringEngineeringMarine engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Offshore anchor piles are usually loaded at a padeye on pile surface. The padeye depth can be at the seabed or below it. Using a padeye below the seabed is widely used in case of suction caissons. However, anchor piles are more flexible and the mode of failure will be different from that for suction caissons. In the current parametric study, the effect of padeye depth on the behavior of offshore anchor pile subjected to mooring forces in dense sand was studied. Finite Element Model (FEM) had been established. The model had been calibrated based on the centrifuge tests that were carried out by the authors. Three piles of different soil-pile rigidity covering a wide range of pile flexibility were used in the study. The piles were pulled out at an angle of 15° to horizontal. In all cases the padeye depth was changed from at the ground surface to a depth of four times the pile diameter. From this parametric study, it was found that pulling out an offshore anchor pile at a level below the seabed has some advantages of increasing the ultimate capacity of the pile, decreasing pile deflection, and decreasing bending moment. An optimum depth of padeye was recommended.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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