Integrating First Principles-Based Approaches into the Routine Design Practice for Offshore Consequence Analysis and Operational Troubleshooting Assessments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle