The impact of underwater waves on ship manoeuvrability: a case study in a fjord
Notice bibliographique
Résumé
In 2019, the Motor Vessel Jaeger Arrow collided with the Grande-Anse Terminal wharf (Saguenay Fjord, Canada) during docking from unknown causes. However, the timeline of the incident and the ship's behavior during docking suggest that underwater waves may have caused the collision. Data collected in 2023 using a camera and thermometers confirmed that this area of the fjord regularly experiences underwater waves with wavelengths ranging from 50 to [Formula: see text], wave heights of 1 and [Formula: see text], and periods of around [Formula: see text]. These waves frequently collide with and reflect off the wharf, generating currents of 0.1 to [Formula: see text]. Numerical simulations further illustrate the interactions between the waves and the wharf, highlighting regions near the wharf where wave-induced currents, both inshore and offshore, occur, including areas with near-zero currents that could create a false sense of calm conditions. Importantly, our observations also revealed that large ships, such as the Jaeger Arrow, can generate their own underwater waves, potentially compromising docking operations. While we cannot definitively confirm that underwater waves caused the incident involving the Jaeger Arrow, our study offers a plausible explanation: the ship may have been caught in a wavetrain reflecting off the wharf, leading to unpredictable movement during docking. These results highlight the potential risks posed by underwater waves to ship safety and maneuverability during docking operations, a topic under-explored in existing scientific literature.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».