Estimating Probabilistic Iceberg Design Loads on Ships Navigating in Ice Covered Waters
Notice bibliographique
Résumé
Marine operations in winter and early spring, on the East Coast of Canada, offshore Newfoundland and Labrador, are affected by the presence of sea ice and icebergs. Groups such as the Canadian Ice Service (CIS), International Ice Patrol (IIP) and PAL Environmental Services monitor and track ice movement to advise operators in the region of the risk of ice encounters. As an example, ice bulletins are produced to alert mariners of the number of icebergs one may expect to encounter while navigating in a particular region. Because of the risk of encounter with ice features, the design of vessels navigating in these waters must include an appropriate level of reinforcement, particularly in the bow, to withstand impact loads. Local and global loads may be estimated using probabilistic methods based on the encounter frequency and probability of a load given an impact. Further to this approach a methodology has been developed for estimating iceberg design loads along vessel routes in ice prone regions off the East Coast of Canada. Design loads are estimated for shuttle tankers navigating along example routes from the Grand Banks to market. Loads consider encounter rates along the route and detection and avoidance strategies. Results illustrate a significant reduction in risk and resultant loads if tactical avoidance strategies are incorporated into the design. This design methodology can be applied to other arctic regions where ice types include multi-year and ridged ice and where detection and avoidance can be used to reduce the encounter frequency and hence design loads.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».