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移动海底停靠站与AUV之间的自主对接
摘要 - 自动摩托水车（AUV）的发射和恢复是这些船只运行的关键阶段，也是最可能的故障点之一。主要风险因素之一是天气状况，甚至可能完全阻止该过程。我们通过一个新颖的发射和恢复系统（LARS）解决了这个问题，该系统由一个高度可操作的Auv型停靠站组成，该站束缚在供应船上。虽然这可以缓解不利的天气条件，但需要更高的自主功能。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，用于促进两种自动水下车辆之间的物理对接水下，而它们俩都在运动且具有紧密的公差。这是通过基于自定义距离度量的控制法之间融合来实现的。我们的方法在模拟和物理试验中得到了验证。
蒸发需求，土壤水分和闪光干旱的下午预测技能从连续美国的两个动态模型
摘要：闪存干旱正在迅速发展中季气候极端事件，这些事件突然降低了土壤水分，这是由于蒸发需求增加和/或持续的降水所驱动的。在连续美国的每个气候区域（conus）中，我们评估了每周根区域土壤水分（RZSM）的预测技能，蒸发需求（et o）和相关的泛烟（FD）索引（FD）索引（FD）索引（FD）索引，源自两个动态模型[GODDARD EARKENT SYSTEM MODEL SYSTEM V2P1（GEOS-VP1）foref and Geos-V2P1（Geos-V2p1（Geos-V2p1）（Geos-V2p1（Geos-V2p1））在2000年至2019年之间针对三个参考数据集之间的亚季节实验（SUBX）项目中：现代时代的研究和应用版本2版（MERRA-2），北美土地数据同化系统，第2阶段（NLDAS-2）和GEFSV12重新分析。ET O及其在第1周的强迫变量具有中度至高度的异常相关系数（ACC）技能（; 0.70 - 0.95）（;除了下降短波辐射以外），到第3-4周，所有强制变量（ACC，0.5）的预性能较低。RZSM（0 - 100 cm）在高平原，西，西部，中西部和南方区域的领先第1周（; 0.7 - 0.85 ACC）中表现出高技能。当针对GEFSV12重新分析时，对MERRA-2和NLDAS-2和ACC的技能较低时，与MERRA-2和ACC的技能相比，第3-4周至0.5的技能仍然较低。gefsv12分析尚未针对原位观察结果进行评估，并且与NLDAS-2相比，RZSM隔离差异很大，我们的分析识别GEFSV12重新质量预测极限，这可以最大程度地实现ACC； RZSM第3和第4周之间的RZSM预测为0.6。对主要FD事件的分析表明，GEFSV12的重新记录不一致地捕获了有助于FD发作的大气和RZSM异常的正确位置，这表明需要改善动态模型的同化和初始化程序以提高亚季节性FD可预测性。
Delivering Subsea Capacity: Technology Options for ...
When a submarine cable is laid, it needs to be loaded onto a cable laying ship, which has a finite hold capacity. So, the thinner the submarine cable, the more cable length the ship can carry. For a trans-oceanic cable, this is a critical economic factor for the cable deployment cost, and for this reason the industry prefers a 17-mm cable for deep water. 21-mm cable designs also exist, but a cable laying ship can carry 30% less length of 21-mm cable vs. 17-mm cable. In a major project, this would require ships to return to port, load more cable, and then go back and retrieve the end of the cable they just laid – and to potentially repeat this process several times.
项目129：由岸上启动的AUV
图1。DIVE-LD Geophysical Survey Build................................................................................. 2 Figure 2.DIVE-LD Geophysical Survey Sensors ............................................................................. 2 Figure 3.Side Scan Sonar, Magnetometer, and Combined Image of Overlapping Cable ................ 3 Figure 4.Mission Control View of Test Area ................................................................................... 4 Figure 5.Dive Spotter Anomalies Detected ...................................................................................... 5 Figure 6.潜水重新启动路径...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................SBP Anomalies Detected ................................................................................................... 7 Figure 8.Manual Control of DIVE-LD from Support Vessel ........................................................... 10
海底管道和电缆检查的传感器分析
第4章。应用程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 4.1。阴极保护（CP）监测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 4.2。检测和跟踪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 4.3。图像处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 4.4。光纤分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4.5。超声波引导波测试（GWT）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.6。超声测试（UT）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 4.7。磁通量泄漏（MFL）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 4.8。涡流检查（ECI）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 4.9。射线照相测试（RT）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26
ROV的高级水下测量系统：整合声纳和立体声愿景，以增强海底基础设施维护
摘要：在海洋工程领域和海底结构的维护领域中，准确的下距离定量起着至关重要的作用。然而，由于向后散射和特征降解，这种测量的精度通常在水下环境中受到损害，从而对视觉技术的准确性产生不利影响。在应对这一挑战时，我们的研究引入了一种开创性的水下对象测量方法，将图像声纳与立体声视觉结合起来。这种方法旨在用声纳数据来补充水下视觉特征检测的差距，同时利用Sonar的距离信息进行增强的视觉匹配。我们的方法论将声纳数据无缝地集成到立体声视觉中使用的半全球块匹配（SGBM）算法中。这种集成涉及引入一个新型的基于声纳的成本术语并完善成本汇总过程，从而提高了深度估计的精度，并丰富了深度图内的纹理细节。这代表了对现有方法的实质性增强，尤其是在针对亚偏度环境下量身定制的深度图的质地增强中。通过广泛的比较分析，我们的方法表明，测量误差大大减少了1.6％，在挑战水下场景方面表现出了巨大的希望。我们算法在生成详细的深度图中的适应性和准确性使其与水下基础设施维护，勘探和检查特别相关。
阿尔夫海姆的 4D 海底声纳使用
在现场安装期间，必须将转塔拉入配合锥体。船只通过四艘拖船进行动态定位，并使用拖船管理系统。拉入由安装在 Alvheim 船上的绞盘执行，绳索穿过浮标。当船只因波浪和拖船定位等而移动时，重要的是实时监控转塔顶部以决定何时可以拉入。在规划阶段，人们对如此靠近 FPSO 船体的超短基线 (USBL) 跟踪系统的稳健性表示担忧。对 USBL 系统性能的担忧是由于浮标顶部 (±6m) 与船只船体非常接近。这可能导致船体反射产生杂散信号。此外，USBL 收发器位于 FPSO 附近的遥控机器人 (ROV) 上。因此，我们决定研究其他方法，以定位浮标顶部相对于配合锥体的位置，以防 USBL 不准确或 ROV 与 FPSO 上的定位团队之间的链接失败。图 2 显示了 Alvheim FPSO 和浮标，其转塔位于配合锥体内。
阿尔夫海姆的 4D 海底声纳使用情况
在现场安装期间，必须将转塔拉入配合锥体。船只通过四艘拖船进行动态定位，并使用拖船管理系统进行定位。拉入由安装在 Alvheim 船上的绞盘执行，绳索穿过浮标。当船只因波浪和拖船定位等原因而移动时，重要的是实时监控转塔顶部以决定何时可以拉入。在规划阶段，人们对如此靠近 FPSO 船体的超短基线 (USBL) 跟踪系统的稳健性表示担忧。对 USBL 系统性能的担忧是由于浮标顶部 (±6m) 与船体非常接近。这可能导致船体反射产生杂散信号。此外，USBL 收发器位于 FPSO 附近的遥控车辆 (ROV) 上。因此，我们决定研究其他方法来定位浮标顶部相对于配合锥的位置，以防 USBL 不准确或 ROV 与 FPSO 上的定位团队之间的连接失败。图 2 显示了 Alvheim FPSO 和浮标，其中转塔位于配合锥内。
海底先进超声波检测 (AUT)
便携式 TFM 相控阵超声波仪器的开发为一系列工厂部件的裂纹检测和定量分析开辟了新阶段。使用结合了多个 ASCAN 数据集和连续精细扫描角度的全聚焦图像来可视化和定量裂纹。因此，可以同时从多个角度检测裂纹面。将这种独特的能力与窄聚焦光束相结合，可以提高背散射信号的信噪比，并识别反射和衍射的超声波响应。对于任何斜扫描要求，当缺陷传播方向不利于标准 UT 光束时，TFM 是首选的超声波 (UT) 技术。
对美国北半球夏季极端温暖天数和标准化降水指数的熟练亚季节预测
摘要：熟练的亚季节极端高温和降水预测可大大造福于水资源管理、公共卫生和农业等多个部门，以减轻极端事件的影响。我们开发了一个统计模型来预测美国北半球夏季每周极端高温天数和 14 天标准化降水指数 (SPI)。我们使用美国土壤湿度的主要主成分和基于北太平洋海面温度 (SST) 的指数作为预测因子。该模型在美国东部的第 3-4 周优于 NCEP 气候预报系统第 2 版 (CFSv2)。研究发现，北太平洋 SST 异常持续数周，并与持续的波列模式相关，导致美国东部阻塞和极端温度的发生率增加。极端干燥的土壤湿度条件持续到第 4 周，并伴有感热通量增加和潜热通量减少，这可能有助于维持上层反气旋。阻塞反气旋带来的晴朗天空条件进一步降低了土壤湿度，增加了极端高温天气的频率。这种巧妙的统计模型有可能帮助制定灌溉计划、作物规划和水库运行，并减轻极端高温事件的影响。