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Enregistrement W4404613792 · doi:10.3390/jmse12122129

Analytical Modeling of the Lazy-Wave Hydrogen Production Riser (HPR) with Incorporation of Seabed Interaction in the Touchdown Zone

2024· article· en· W4404613792 sur OpenAlexafffund
Mohammad Mahdi Hajitaheriha, Hodjat Shiri

Notice bibliographique

RevueJournal of Marine Science and Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOffshore Engineering and Technologies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTouchdownCatenarySeabedTension (geology)Marine engineeringBuoyancyMoment (physics)MechanicsGeologyStructural engineeringEngineeringSimulationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen production risers (HPRs) connected to floating offshore wind turbines (FOWTs) must be properly configured to minimize both the top-end tension at the hang-off point and the oscillation amplitude in the touchdown zone (TDZ) under environmental loads. One of the best riser configurations to meet these requirements is the lazy-wave configuration, where the riser is lifted midway by buoyancy tanks to create a negative curvature, mitigating the motion dependency of the catenary part and the TDZ. Analytical solutions can be effectively used in riser optimization and configuration studies, where a large number of analyses need to be conducted iteratively. In this paper, an analytical model for HPRs has been developed by combining different approaches for the hanging and touchdown zones to improve the accuracy and continuity of shear force, bending moment, and axial tension distribution along the riser, which are the key parameters governing fatigue damage accumulation in the TDZ. Modified catenary equations were used for the hanging part, and a boundary layer model was implemented in the touchdown zone to model the seabed interaction, preventing stress discontinuity between the two sections. The model was used to assess a case study and compared with numerical simulations to ensure accuracy and viability. The proposed model can be used in daily engineering practice for preliminary investigations and optimization studies of HPRs.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,192 · 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'admission2
Résumé présentoui

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