Decision-Making Approach to Support the Selection of Remotely Operated Inspection Methods of FPSO Tanks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The inspection of structural members within the cargo or ballast tanks of Floating Production Storage and Offloading (FPSO) platforms is usually carried out in accordance with the requirements of classification society rules. Traditionally, these inspections are conducted by operators who need to access the interior of the tank to inspect points considered critical for the development of degradation processes. Based on the level of degradation, the ship’s owners can evaluate the structural strength and determine the need for maintenance. However, in addition to being time-consuming, inspections carried out by human operators can pose a risk to human life. With the aim of reducing human exposure to risk, remotely operated inspection methods are being considered for their potential application in structural inspections. In this context, this paper presents an approach to support the selection of remotely operated inspection methods for FPSO cargo and ballast tanks. A literature review identified the main remotely operated resources used to assess the structural elements and their different analysis techniques. Then, a multiple criteria decision-making (MCDM) was applied to select the most suitable remotely operated tank inspection method considering criteria that were aligned with the operational context of the organization and performance evaluation of the alternatives supported by expert elicitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».