MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390938567 · doi:10.1139/cgj-2023-0406

A novel three-dimensional SCR motion simulator for modelling the catenary riser–seabed interaction in a centrifuge

2024· article· en· W4390938567 sur OpenAlexvenueno aff
Charles Wang Wai Ng, Yi Le, Sina Baghbanrezvan, Paul Van Laak

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesResearch Grants Council, University Grants Committee
Mots-clésCentrifugeCatenarySeabedWave loadingGeotechnical engineeringSurgeMarine engineeringBearing (navigation)EngineeringStructural engineeringGeologyComputer scienceSubmarine pipeline

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Steel catenary risers (SCRs) provide a cost-effective solution for deepwater oil and gas production. However, SCRs are susceptible to potential fatigue failure due to the cyclic motions of floating platforms. Previous studies on the physical modelling of cyclic SCR–seabed interactions have primarily focused on either the continuous cyclic motion of an SCR or a single rest period between two SCR motion packets. However, our understanding of the development of seabed trenches and excess pore pressure and their effects on SCR fatigue during multiple episodes of SCR motion and soil reconsolidation remains limited. This study presents a newly developed model container capable of modelling three-dimensional SCR motions including heave, surge, sway, and vortex-induced vibration in a geotechnical centrifuge. A centrifuge test is conducted to investigate the vertical cyclic SCR–seabed interaction, considering five vertical cyclic motion packets with intervening periods of reconsolidation. The results indicate that ignoring the effects of reconsolidation leads to an overestimation of the fatigue life of an SCR. In this test, the SCR fatigue life is reduced by 18%–23% after five episodic SCR motion packets and intervening reconsolidation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Geotechnical JournalMême sujetOffshore Engineering and TechnologiesTravaux en français237 207