Development of Iceberg Profiling Technology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Iceberg management on the Grand Banks of Newfoundland, Canada is currently carried out without knowledge of the underwater shape of the iceberg. An iceberg profiling system is being developed to integrate the rapid generation of 3D iceberg shape data with a collection of tools that utilize the data to provide recommendations, intended to improve iceberg management effectiveness. The intent is for the system to be operated by vessel crew with minimal training. The system utilizes a LiDAR and a pole mounted multibeam sonar to profile the iceberg sail and keel, respectively. A vessel equipped with the profiling system circles an iceberg twice to collect a profile, a process that on average requires approximately 15–30 minutes. The data is collected in the form of a point cloud, which must be de-noised and corrected for both drift and rotation of the iceberg. Tools have been developed to assess the stability of the iceberg, and to consider the shape of the iceberg relative to towing net dimensions, to provide guidance to the operator regarding the recommended towing direction to avoid iceberg rolling or net slippage events. Other applications of the profile data include an impact loads analysis tool that determines the distribution of potential iceberg loads in the event of a collision with a given platform, and an operational iceberg drift model that uses the iceberg shape to improve iceberg drift forecasts. Large-scale field programs were carried out in both 2018 and 2019 as part of the development process for the system. Data collected has shown that iceberg characteristics have changed significantly when compared to iceberg profile data collected in the 1980s. For a given iceberg waterline length, the more recent data shows significantly reduced drafts. The 1980s iceberg dataset currently dominates the data used as the basis for assessing iceberg loads on surface facilities and iceberg risk to subsea assets. Reduced iceberg drafts will result in reduced risk to subsea facilities and pipelines. These results and observations demonstrate the usefulness of the iceberg profiling system as an environmental monitoring tool, and the data collected has design and operational applications. The development and capabilities of the system are presented, as well as the comparison of the 1980’s and newer iceberg datasets and implications for iceberg risk to facilities on the Grand Banks and surrounding regions.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».