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Enregistrement W2969857847 · doi:10.2118/195761-ms

Integrating First Principles-Based Approaches into the Routine Design Practice for Offshore Consequence Analysis and Operational Troubleshooting Assessments

2019· article· en· W2969857847 sur OpenAlexaff
Tom Plikas, Umesh Shah, Hamid Ghorbani, Iain A. Sharpe, Kent Massey

Notice bibliographique

RevueSPE Offshore Europe Conference and Exhibition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflowEngineering design processComputational fluid dynamicsFinite element methodEngineeringSystems engineeringProcess (computing)TroubleshootingComputer scienceMechanical engineeringReliability engineeringAerospace engineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Significant advancements in physics-based model development, software workflow practices, multi-core processing and cost-effective cloud computing has enabled the adoption of high fidelity, three-dimensional (3D) modeling such as computational fluid dynamics (CFD), finite element analysis (FEA), and other first principles-based analyses into normal engineering design practices. Historically, integration of these tools into the standard engineering workflow was challenging due to the excessively long turnaround times to deliver any results. Three Case Studies are subsequently presented where 3D modeling analysis was used early and seamlessly in the engineering design process to solve problems related to consequence analysis and equipment operational performance: Case 1) Risk assessment of pilot flame extinguishment due to inert gas discharge from the flare of an FPSO, Case 2) Jet dispersion analysis from HP/LP flare to assess hydrocarbon and H2S concentrations at critical locations on the platform, including results comparison between CFD results and a conventional dispersion tool – Flaresim, and, Case 3) Solving a fatigue induced cracking problem on the cooling water circuit of a heat exchanger using an integrated workflow consisting of CFD modelling of the cooling water, stress analysis using FEA, and structural integrity assessment per ASME BPVC VIII Division 2. The modelling results from these case studies were generated in timeframes similar to those using conventional engineering calculation methods, and thus allowed for prompt integration into the engineering design process without impacting project schedules and delivery. Moreover, the costs to perform these modelling analyses were not substantially greater than the costs associated with conventional calculation methods, thereby providing high value to the engineering projects.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,191 · 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'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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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