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Enregistrement W2609495014 · doi:10.1139/cgj-2016-0528

Development of novel apparatus to obtain soil resistance–displacement relationship for well conductor fatigue analysis

2017· article· en· W2609495014 sur OpenAlexvenueno aff
Arash Zakeri, Hendrik Sturm, Rune Dyvik, Philippe Jeanjean

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentrifugeGeotechnical engineeringDisplacement (psychology)ConductorStructural engineeringSoil testEngineeringGeologySoil waterMaterials scienceSoil scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An important aspect of deepwater well integrity is development of accurate conductor fatigue analysis due to cyclic loading during drilling operations. Fatigue damage in a structure occurs from stress changes in response to cyclic loading. In practice, the lateral cyclic soil response is typically modelled using Winkler lateral load–displacement (p–y) springs. However, recently developed soil models for conductor fatigue analysis are based on physical modelling in a geotechnical centrifuge. Notwithstanding the advantages of centrifuge modelling for investigating the conductor–soil interaction mechanism, development of simple laboratory tools to obtain p–y data directly from intact soil samples obtained from the field can also be very beneficial. This paper describes the development of a novel apparatus to obtain p–y and soil damping relationships from field samples specifically tailored for well conductor fatigue analysis. In addition, it compares test results obtained using reconstituted kaolin clay and intact natural Onsøy clay with centrifuge test results; ultimately demonstrating a satisfactory agreement between the two techniques. The results are highly encouraging and are believed to present a major step forward in deepwater well conductor fatigue analysis. The findings may also be beneficial to the offshore renewable energy sector.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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