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Enregistrement W2899291362 · doi:10.4043/29157-ms

Physical Model Testing for Supporting Ice Force Model Development of DP Vessels in Managed Ice

2018· article· en· W2899291362 sur OpenAlexaff
Mohammed Islam, Jungyong Wang, Jeffrey Brown, Michael Lau, Robert Gash, David Millan, James Millan Ocean

Notice bibliographique

RevueOTC Arctic Technology Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea iceIce fieldLead (geology)Ice divideGeologyIce coreMarine engineeringSea ice thicknessEnvironmental scienceEngineeringArctic ice packClimatologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The stationkeeping performance prediction of a Dynamic Positioning (DP) vessel greatly depends on the accurate modelling of the ice forces, which in turn depends on managed ice field characteristics (ice concentration, floe thickness, floe size, ice drift speed and direction and inclusion of brash ice and small ice pieces) and the DP system characteristics (DP gain set-ups, control algorithms etc.). Physical model testing is a key tool in understanding and validating the fundamental relationships between the ice environmental parameters and the dynamics of a DP vessel. The National Research Council's Ocean Coastal and River Engineering Research Centre (NRC-OCRE) has conducted two comprehensive series of experiments with one 1/40 scaled and one 1/19 scaled DP vessels, in various realistic managed ice conditions in the ice tank facility in early 2015 and in early 2018, respectively. The primary objective of the model testing programs was to generate a database on managed ice-DP vessel interactions, which was the core to NRC-OCRE's ice force model development and validation activities. This paper describes the model test planning, preparation of managed ice field, the procedure of the model tests and the methodologies of data analysis for the two model testing programs. In both programs, the physical and mechanical characteristics of the ice field were modelled by controlling ice concentration, ice thickness, floe size, ice strength and the ice drift speed and direction. The ice concentration ranged from a light condition (7/10th) to a very heavy condition (9/10th+) with multiple ice floe sizes ranging between 12.5m to 100m. Multiple ice thicknesses ranging between 0.4m to 2m were used for multiple ice drift speeds (0.2 knots, 0.5 knots, and 1.2 knots) with various moderate to extreme ice encroachment angles. Ice forces were not measured directly but estimated based on the thrusters’ response. In addition, model's 6-DOF motions and accelerations were recorded. Multiple high definition cameras were used to capture the global and local ice-structure interactions both placed in above water and underwater locations. For the 2018 testing program, a new ceiling based video system was introduced that captured the images of the ice basin at multiple overlapping locations, which were processed offline to obtain time sequence full image of the ice basin. Model testing results for a few representative cases are presented in this article. The DP system used in the testing demonstrated capabilities of the vessel in maintaining station for majority of test cases. The measurements as well as the videos showed complex and highly stochastic ice-ship-boundary wall interactions, particularly for high oblique cases. The data and video captured provided sufficient information for developing novel ice force models for real time applications.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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