Numerical Simulation of Submarine Pipeline Self-Buried on Sediment Seabed
Notice bibliographique
Résumé
With the process of the exploitation of the petroleum resources inland, people begin to focus on petroleum buried in the subsea. Now about 100 countries around the world are taking steps to prospecting petroleum offshore, in the meantime, the submarine pipeline plays the role of important tool to transport crude oil, it is not only convenient but also be able to transport largely continuously. In order to guarantee the submarine pipeline get rid of waves, tide, ocean current and other oceanic hydrometric elements and keep the balance on location, usually we should put it buried. The common approach is to dig it and backfill then. In the process, the trencher is necessary. To save more extra expense, people take the measure to load a setting above the bottom hole flow bean which is similar to the fins[1] to realize the burial of the pipeline itself. Here we adopt the bottom hole flow bean technology that China Hangzhou Bay submarine pipeline has utilized to reach the aim of the burial of the pipeline as the realistic basis, what is more, we use the numerical simulation software, FLUENT, aims at the submarine pipeline self-buried on sediment seabed. By the ways of analyzing the modality of the scour hole when there exists bottom hole flow bean or not, the pressure coefficient of the surface of the pipeline, the situation of the flow below the pipeline, to tell the influence of the bottom hole flow bean to the submarine pipeline self-buried. Based on it, we have simulated the process of the submarine pipeline self-buried. Through the simulation we can get to know the erosion and deposition situation of the washings around in the process of falling down so as to show the self-buried of the pipeline which is under the influence of bottom hole flow bean.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».