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Enregistrement W3199546625 · doi:10.48336/e6aq-xc82

Concept design optimization for OSVs operating on the Flemish Pass basin

2022· dissertation· en· W3199546625 sur OpenAlexaffabout
Nicholas G. K. Boyd

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMaritime Transport Emissions and Efficiency
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeakeepingFlemishSubmarine pipelineMarine engineeringHullEngineeringOperations researchSystems engineeringComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significant oil discoveries in the Flemish Pass Basin off the coast of Newfoundland and Labrador have given rise to interest in studying the capabilities of offshore support vessels (OSVs) to provide logistics support to an operating offshore oil installation. The Flemish Pass Basin represents a departure from current operational environments, characterized by longer distances, deeper waters, and a harsher metocean climate, which raises concerns as to the suitability of existing vessel design configurations. As a result, this study has been performed into the optimization of the design of offshore support vessels, to develop a high-level optimized concept design which can support oil and gas development on the Flemish Pass Basin. First, a high-level review of existing approaches to optimizing the design of OSVs and their logistics was examined. These approaches, though powerful for their individual optimization goals, failed to tie all the optimization requirements and logistics together into a holistic understanding of the most efficient design of hull and fleet to meet the operational requirements. The works presented in this paper show the process used to tie these approaches together into a complete optimization algorithm, to develop a fit for purpose fleet of OSVs. To support this algorithm, a series of computer simulations were performed to develop sets of equations to describe the seakeeping, resistance, and stability performance of OSVs. These simulations were performed on 4 principal hull designs: axe bow, bulbous bow, vertical bow, and X bow, which are representative of many state-of-the-art vessels currently operating. Using the derived equations, a computerized algorithm was developed which takes account of sea state probabilities and operational requirements to relate the vessel performance, downtime, scheduling, and design to minimize fleet annual cost. The algorithm automatically rejects any hull or fleet mix designs which cannot achieve the required delivery performance, and any which due to their excessive speed, weights, or lack of stability could not be operated. A result of running this algorithm showed an optimized OSV design consisting of a fleet of 2 vessels based on the vertical bow hull form, with 100 m length, 25 m beam, and a 4 m draft. In general, the results showed a strong cost efficiency of using large, low displacement hulls and fewer voyages. The sensitivity of the results was studied, and it was found that the algorithm output can significantly vary with little change on the input. Further, the algorithm has a margin of error which can impact which vessel is ultimately recommended, which indicates a need for more detailed studies beyond the concept design phase, to ensure that the optimum design has been selected.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,228 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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