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Enregistrement W2913411440 · doi:10.1177/1748006x18764511

Toward a hybrid model of ship performance in ice suitable for route planning purpose

2018· article· en· W2913411440 sur OpenAlexaff
Jakub Montewka, Floris Goerlandt, Mikko Lensu, Lauri Kuuliala, Robert Guinness

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part O Journal of Risk and Reliability · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesFonds National de la Recherche LuxembourgEuropean Commission
Mots-clésScope (computer science)Sea iceIdentification (biology)Computer scienceMeteorologyMarine engineeringOperations researchLead (geology)Environmental scienceEngineeringGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Practical knowledge about the performance of a ship while navigating in ice is crucial for the selection of safe and efficient route for a ship. Existing route finding tools estimate ship performance in ice adopting numerous approaches, ranging from model tests and engineering models to experts-based guidelines. Therein ship performance is usually understood as attainable ship speed or the average speed in given ice conditions; rarely the probability of besetting in ice is taken into account. Those models despite being fairly accurate in the theory share the same shortcoming in practice. The latter encompasses three main issues: (1) inaccurate information about prevailing ice conditions, (2) presence of ice conditions that goes beyond the scope of the models, and (3) the effect of operational patterns and traffic organization on the performance of an individual ship. To approach those issues, we propose a hybrid model of ship performance in ice-covered waters. The hybrid model combines two other sub-models: engineering and data-driven. The former determines ship speed and besetting probability in ridged ice field with ice concentration close to 100%. The latter sub-model provides information on ship’s speed in the actual ice conditions, where the speed is affected also by operational restrictions and icebreaker assistance. It is based on an extensive dataset combining ship data from automatic identification system and ice data from ice charts and ice forecast models. The presented hybrid model is valid for a specific ship type, which is ice going bulk carrier (IA Super ice class), operating within the Northern Baltic Sea winter navigation system. The obtained results reveal that the hybrid model in principle is capable of providing reliable information about the performance of a ship in a wide range of conditions accounting for environmental variability and existing operational conditions. The model is suitable for the purpose of safe route planning in ice for a single ship or group of similar ships, accounting for the economy and safety of a voyage.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations28
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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