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Enregistrement W2325588700 · doi:10.4043/26553-ms

Optimizing Additional Stabilization Requirements of an Existing Pipeline

2016· article· en· W2325588700 sur OpenAlexaff
Thiam Chuan Teh, Tony Nitchov, Rajendran Selvam, Sandeep Panambur, Abdel Hakim Mahmoud, Muhammad Qazi, S. Tjahyono, Keyang Dai

Notice bibliographique

RevueOffshore Technology Conference Asia · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensIntecsea (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPipeline transportPipeline (software)Displacement (psychology)Oil fieldFinite element methodComputer scienceOperator (biology)Stability (learning theory)Petroleum engineeringReliability engineeringStructural engineeringMarine engineeringEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In order to increase oil production, an oil field operator undertook a field expansion program which required the construction of additional satellite platforms and several new artificial islands as centres for future drilling and oil production facilities. As a result of these newly constructed islands, wave and current conditions within the surrounds became more severe. Some sections of the existing pipelines in the vicinity of the new artificial islands were identified to no longer satisfy DNV-RP-F109 Generalized Method's stability criterion of pipe lateral displacement for less than ten (10) times the diameter. This resulted in the need to employ additional stabilization measures for these affected sections. As a consequence of the high costs associated with these measures and the inherent conservatism in the use of small allowable displacements as a failure criterion, a dynamic analysis using finite element method was used to assess the pipeline displacement and the structural integrity responses during a storm duration. This paper details the use of such dynamic analysis to optimize the additional stabilization requirements for one of the pipelines in the field. The results demonstrate that significant cost savings for the operator could be achieved using this method.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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