Innovative approaches to environmental effects monitoring using an autonomous underwater vehicle
Notice bibliographique
Résumé
An overview is given of a project to develop autonomous underwater vehicle (AUV) technology for environmental effects monitoring (EEM) in the offshore oil and gas industry. This project is a joint venture between the Institute for Marine Dynamics of the National Research Council Canada (NRC-IMD) and the Ocean Engineering Research Centre at Memorial University of Newfoundland (MUN-OERC), with the support of several Canadian companies and universities. With the offshore oil and gas industry growing rapidly, it is important that new and innovative methods for EEM be considered. The paper reports on results from the project "Offshore Environmental Risk Engineering using Autonomous Underwater Vehicles" (OERE-AUV). The results include: (a) the development of a new general-purpose test-bed AUV called "C-SCOUT", (b) the planning for a series of sea trials using an existing vehicle to determine the effectiveness of an AUV to delineate a near-shore ocean outfall, (c) the characteristics and performance of several candidate sensors for EEM, and, (d) the development of hydrodynamic dispersion models for discharges into a marine environment. The ultimate application of the research is for the EEM of discharges of produced water, drilling cuttings and drilling muds from offshore oil and gas production facilities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».