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Enregistrement W7009645914

Estimating marine icing on offshore structures using RIGICE04

2005· article· en· W7009645914 sur OpenAlexvenueaboutno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIcing and De-icing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccretion (finance)Submarine pipelineIcingCurrent (fluid)Sea iceLiquid water contentArctic ice packNumerical models
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A program for simulating ice accretion on an offshore structure due to spray generation from wave-structure impacts is presented in this paper. The program is an upgraded version of RIGICE that was first developed in 1987 and incorporates a number of improvements, specifically: a more accurate expression for the equilibrium freezing point of seawater, an empirical expression for sponginess of marine ice as a function of air temperature, a spray liquid water content versus height model that is matched with field data, and a new algorithm for estimating the frequency of significant spray events that generate spray clouds above 10 m high. Comparisons of ice accretion predictions are presented between the current version, RIGICE04 and a previous version, N_RIGICE. Generally, RIGICE04 predicts lower total ice accretion mass than N_RIGICE. RIGICE04 results are also compared with measured ice accretion duration on an offshore rig operating on the East coast of Canada. The current prediction is in good agreement with the measured duration; while the N_RIGICE prediction was more than twice the measured duration. RIGICE04 is more accurate than N_RIGICE although more comparisons with field data are required.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,590

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations22
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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