Trend for Offshore Pipeline Installation Methodologies as a Result of Evolution in the Oil & Gas industry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of the paper is to present the manner in which the Oil & Gas Industry has evolved and how this evolution has impacted the trend in pipeline installation methodologies. The content for the paper is based on authors’ personal experience within the various installation contractors that he had worked for and observation in the industry spanning 4 decades, as well as research on the evolution of the design of production facilities and how this evolution has impacted the various installation methodologies. The research pertains to both on-line research as well as discussions with various experts working for the various installation contractors, including authors’ employer. The findings from the study show that changes in design codes have been made to cope with increasing demands for deep-water facilities. The changes in design code has allowed for pipelines to be installed deeper, in particular for conventional S-Lay methods, as well as pave the way for other installation methodologies, such as Reel-Lay. Other novel methods have also been invented, such as the Controlled Depth Tow Method, although this method had evolved not as a result of the changes in code but innovative ideas that allow for deep-water installation with little impact on pipeline stresses. The findings from the study shows that pipelines are being installed in deeper waters as a result of improvement in design such as shorter stinger radius, which allows for pipeline to leave the lay vessel almost vertically, increased lay tension capacities, advanced welding and NDT techniques and so on. Changes in design codes have contributed to the accomplishment of deep-water pipe-laying. In addition, the trends for pipeline installation are discussed, as well as gaps and opportunities for future development.
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 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 ».