Iceberg Load Software Update Using 2019 Iceberg Profile Dataset
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Iceberg Loads Software (ILS) was developed initially to determine design iceberg loads for the Hebron Gravity Base Structure (GBS). The ILS framework has since been adapted for assessing iceberg loads on other structures such as the West White Rose Platform, subsea protection structures, pipelines laid on the seabed and floating production structures (spars and FPSOs). When the ILS was developed, the available iceberg geometry dataset (collected in the 1980s) was relatively limited, which required certain assumptions (i.e., flat wall interaction) and parametrizations (i.e., length distribution, length/draft/mass relationships, eccentricity, etc.) in the formulation of the interaction model. Renewed iceberg profile collection began in 2012, with ongoing improvements in the data collection methodology such that, of the 200 iceberg profiles collected from 2012 onwards, 134 were collected in 2019. The profile data were collected using LiDAR for the iceberg sail and multibeam sonar for the keel. The ILS has been updated using the recent three dimensional (3D) profiles, and a comparison of original versus updated iceberg load distributions for a generic structure show a decrease in loads. Updated ILS loads are compared with another iceberg load analysis tool that directly incorporates iceberg profile data rather than relying on some of the assumptions and parametrizations used in the original ILS formulation. This comparison shows some differences, particularly for extreme loads, which are the subject of on-going investigation.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,016 |
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 ».