DP in Ice Environment – Improving Safety and Efficiency of Arctic Operations: An Update
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this paper is to present an update of various research activities of a multi-year research and development project aiming at developing dynamic positioning (DP) system technologies specifically for ice-rich environments. Since the beginning of the project in 2014, significant progress has been made in various activities that aimed at achieving the primary project objective of improving the safety and efficiency of oil and gas operations in ice infested environments through the enhancement of existing DP system technologies for efficient operations and training of DP operators in simulated realistic ice environments by providing necessary exposure to DP operations in ice. Prototypes of multiple vessel models, ice force models, and other environmental force models have been developed and are being validated. A modularized simulation and validation platform has been developed for the integration, validation, testing of all these prototypes. The research team at the National Research Council's Ocean Coastal and River Engineering (NRC-OCRE) is on the verge of delivering the complete package of the simulation platform to the project lead, the Centre for Marine Simulation (CMS) at the Fisheries and Marine Institute (MI) of Memorial University of Newfoundland, for comprehensive checking and testing of the platform by the project commercial partner Kongsberg Digital Simulation (KDS) Ltd. In this article, an update on various activities regarding the physical model testing, numerical modeling and development of simulation platform is presented. Various modules of the prototype validation platform and their integration are discussed along with their current development status. A brief discussion on various components of the ice force modeling approach, the algorithms and implementation strategies is provided. Finally, the initial results of a number of DP in ice simulation cases and comparison with validation data is presented. A brief outline of the work remaining to be completed for achieving the project objectives, along with the associated limitations are also provided.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».