Automated Detection of Hazardous Sea Ice Features from Upward Looking Sonar Data
Notice bibliographique
Résumé
Upward-looking sonar (ULS) instruments provide extended continuous measurements of ice thicknesses and ice velocities data that are important for establishing metocean design criteria related to oil and gas operations in areas with seasonal or year-round ice cover. This paper describes the development of algorithms for the detection and measurement of hazardous ice features including: large individual ice keels with thicknesses of 5 to well over 20 m; long sections of thick hummocky (rubble) sea ice; and occurrences of multi-year ice floes. Large individual ice keels are detected using an ice draft threshold technique to identify very thick ice floes which are then categorized as to total width using a Rayleigh criteria and/or a minimum user specified threshold value (e.g. 2 m). The detection of thick hummocky ice is based on minimum criteria of ice draft data segments having median values exceeding 2.5 m and segment lengths exceeding 100 m. For qualifying segments, a selection parameter γ, defined as the 90th percentile over the 50th percentile value of ice drafts divided by the standard deviation was computed; hummocky ice is characterized by γ > 2 and is also very common for 1.5< γ <2. Results from the ongoing algorithm development for detection of multi-year ice features will also be discussed. Ice velocities can also pose difficulties for offshore oil and gas operations in terms of floating drilling platform station keeping when particularly large ice speeds occur and/or ice drift directions changing rapidly or erratically.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».