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Enregistrement W3146635754 · doi:10.3390/en14072020

Experimental Investigation of the Movement of an Offshore Floating Platform in Straight Wind, Tornadic Wind, and Downburst Conditions

2021· article· en· W3146635754 sur OpenAlexaff
Sarah Nichol, Rupp Carriveau, Lindsay Miller, David S.‐K. Ting, Djordje Romanić, Adrian Costache, Horia Hangan

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensMcGill UniversityWestern UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTornadoMarine engineeringMeteorologyEnvironmental scienceSubmarine pipelineWind speedBallastOffshore wind powerWind powerGeologyEngineeringOceanographyGeographyElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is growing interest in multi-purpose offshore floating platforms that: harvest energy from the sun, wind, water, and waves; desalinize water; host agriculture and aquaculture; and house residents. While there are some basic commonalities with well established, oil and gas platforms, lighter variants are functionally different with little wind research coverage. Here, we investigate a floating, multi-purpose, light duty platform under 1:150 scaled straight atmospheric boundary layer wind (ABL), tornado like vortices (TLV), and downburst (DB) conditions. The experiments examined the movement of a 1:150 geometrically scaled platform with six degrees of freedom and two mooring Configurations. Four Configurations are studied, (1) Loosely moored platform, (2) Tightly moored platform, (3) Platform with ballast, and (4) Platform with ballast and weight on the deck. DB winds produced the greatest movement, followed by the TLV winds. Little movement was seen under the ABL winds. Loosely moored platforms moved more than tightly moored.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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