Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrocarbon basins in global arctic regions hold significant resources with economic potential to support an array of economic sectors including energy, transportation, petrochemical, agricultural, and manufacturing industries. Due to the harsh physical environment, northern and arctic regions present significant technical and logistical challenges that influence the development of engineering solutions through the design process and may affect the project viability and sanction with respect to technical or economic factors. One of the more significant hazards and extreme loading events encountered is ice gouging due to the interaction of ice features with the seabed subject to environmental driving forces. Trenching and pipeline burial is viewed as one of the most effective mitigation techniques used to promote pipeline serviceability and reduce the risk of pipeline damage; however, there are limitations and constraints with current technologies with respect to the maximum trenching depth and production rates that affect project logistics and economic risk. In addition, there are other physical environmental factors that present challenges including the short open water season, low temperatures, and presence of special terrain characteristics (e.g., hardpan, permafrost, massive ground ice). Current practice used to define system demand (i.e., geotechnical loads) and system capacity (i.e., pipeline mechanical performance) has limitations due to inherent uncertainties with the statistics of physical data sets, experimental techniques, and engineering models used in the analysis. Advancements in computational methods have provided improved engineering tools to analyze these complex nonlinear processes with probabilistic methods providing an objective framework to assess design options with respect to technical, economic, and environmental criteria that meet specified target safety levels. Consideration of cumulative effects, climate change, and sustainability factors add an additional layer of complexity to the engineering framework in terms of social context and political values.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».