Ice Management for Steering of Large Ice Floes
Notice bibliographique
Résumé
A study has been carried out to assess the feasibility of using ice management to influence the drift trajectories of potentially hazardous ice floes. A large ice floe drifts under the action of wind and water drag, Coriolis force, and the forces exerted by the surrounding ice cover. For a massive ice floe, the force required to divert the drift trajectory away from an offshore installation would be far beyond the capabilities of available vessels. However, such trajectories may be influenced by selectively breaking the ice in the vicinity of the floe. The present investigation employs a numerical model to simulate the drift of large floes embedded in an ice cover. The model is based on solving a set of equations that describe the conservation of mass and momentum, and constitutive equations of the ice cover. The large floes are considered to move as rigid bodies. The study consists of validation tests and evaluation of the effectiveness of several ice breaking scenarios. A validation test considers the drift of large ice floes from the Chukchi Sea. Predictions of floe drift and deformation modes of the ice cover are compared to observations obtained from available imagery. The investigation next examines the effectiveness of scenarios of ice breaking. Selected options of ice breaking around a large floe are introduced by altering ice cover concentration. The results indicate that ice management can alter the trajectories of large hazardous floes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».