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Enregistrement W2887552978 · doi:10.1139/cgj-2018-0208

Lateral resistance of “rigid” pipelines and cables on rocky seabeds

2018· article· en· W2887552978 sur OpenAlexvenueno aff
Terry Griffiths, David White, Scott Draper, Adam Leighton, Liang Cheng, Hongwei An, Antonino Fogliani

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical stress and fatigue analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilLloyd's RegisterAustralian Government
Mots-clésSeabedSubseaGeotechnical engineeringPipeline transportFriction coefficientCoefficient of frictionCoulomb frictionCurrent (fluid)Stress (linguistics)Offshore geotechnical engineeringDeformation (meteorology)GeologyMaterials scienceEnvironmental scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate assessment of lateral resistance is critical to ensure the on-bottom stability and integrity of subsea pipelines and cables in the oil–gas and marine renewable energy industries. However, on rocky seabeds recommended practices provide limited recommendations on pipe–seabed interaction, suggesting only a single value for the friction coefficient of 0.6. This paper reports on a programme of physical experiments and theoretical modelling investigating the lateral resistance of pipes on rocky seabeds. It is shown that the peak and mean effective friction can significantly exceed the interface (or Coulomb) friction coefficient when the pipe diameter (D) is similar to the median rock diameter (d n50 ). Only when the pipe diameter becomes large compared to the rock size does the mean effective friction approach the interface friction. The effective friction coefficient was found to vary with variability in rock size and shape, as well as the length of pipe relative to median rock diameter. Each of these findings is reproduced well using the theoretical model. Collectively, the results demonstrate that the effective lateral friction coefficient may be higher than 0.6 for mean friction, and significantly higher for peak friction. This implies that inaccuracy may exist in current design, which may be rectified using the theoretical model.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · 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'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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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