User-defined Code generation from UML 2.0

This thesis explores ways to implement transformations from UML 2.0 to code in such a way that the generated code can be customized and extended in a compact and user-friendly way. As a solution to this problem I introduce a general transformation architecture. The architecture uses an intermediate meta-model in two parts and the transformations are split into manageable, reusable modules. An example scenario is implemented by two different approaches. Two different intermediate meta-models are implemented and in each case the general transformation architecture is adapted to the specific scenario. Finally I show examples of how the generated code can be customized by extending or replacing parts of the transformation architecture

Drillstring Washout Diagnosis Using Friction Estimation and Statistical Change Detection

In oil and gas drilling, corrosion or tensile stress can give small holes in the drillstring, which can cause leakage and prevent sufficient flow of drilling fluid. If such \emph{washout} remains undetected and develops, the consequence can be a complete twist-off of the drillstring. Aiming at early washout diagnosis, this paper employs an adaptive observer to estimate friction parameters in the nonlinear process. Non-Gaussian noise is a nuisance in the parameter estimates, and dedicated generalized likelihood tests are developed to make efficient washout detection with the multivariate $t$-distribution encountered in data. Change detection methods are developed using logged sensor data from a horizontal 1400 m managed pressure drilling test rig. Detection scheme design is conducted using probabilities for false alarm and detection to determine thresholds in hypothesis tests. A multivariate approach is demonstrated to have superior diagnostic properties and is able to diagnose a washout at very low levels. The paper demonstrates the feasibility of fault diagnosis technology in oil and gas drilling

Fault diagnosis of downhole drilling incidents using adaptive observers and statistical change detection

Downhole abnormal incidents during oil and gas drilling cause costly delays, and may also potentially lead to dangerous scenarios. Different incidents will cause changes to different parts of the physics of the process. Estimating the changes in physical parameters, and correlating these with changes expected from various defects, can be used to diagnose faults while in development. This paper shows how estimated friction parameters and flow rates can be used to detect and isolate the type of incident, as well as isolating the position of a defect. Estimates are shown to be subjected to non-Gaussian, $t$-distributed noise, and a dedicated multivariate statistical change detection approach is used that detects and isolates faults by detecting simultaneous changes in estimated parameters and flow rates. The properties of the multivariate diagnosis method are analyzed, and it is shown how detection and false alarm probabilities are assessed and optimized using data-based learning to obtain thresholds for hypothesis testing. Data from a 1400 m horizontal flow loop is used to test the method, and successful diagnosis of the incidents drillstring washout (pipe leakage), lost circulation, gas influx, and drill bit nozzle plugging are demonstrated

Akupunktur og medikamentelle bivirkninger

Et stadig økende antall krefttilfeller i Norge, gir et stadig økende antall pasienter som må gjennomgå cellegiftbehandling. En vanlig bivirkning ved denne behandlingen er kvalme. Da det per i dag ikke finnes gode nok kvalmestillende medikamenter, søker pasientene alternative metoder for å lindre symptomene. Blant alternative behandlinger for kvalme er akupunktur øverst på listen. Vi ønsker med denne oppgaven å gå i dybden på hvordan akupunktur kan påvirke bivirkninger som følge av cellegiftbehandling, da det også er et personlig ønske for oss å kunne bidra til å lindre symptomer for denne pasientgruppen. I oppgaven har vi tatt for oss problemstillingen: Hvordan kan akupunktur påvirke bivirkninger som følge av cellegiftbehandling? -med fokus på kvalme hos kreftpasienter. For å belyse problemstillingen har vi benyttet dybdeintervju som metode. Det har blitt utført søk i databaser, og benyttet Tradisjonell Kinesisk Medisinsk (TKM) litteratur fra høyskolens pensumliste. I teorikapittelet presenterer vi kvalme sett fra et vestlig medisinsk perspektiv og hva forfatterne sier i TKM. Vi har i tillegg sett på tre forskjellige studier for å se hva forskning sier om temaet, samt intervjuet to informanter for å få høre en akupunktørs erfaring fra klinisk praksis. Det vi konkluderer med i denne oppgaven er at det er nødvendig med flere enn ett akupunkturpunkt for å behandle kvalme som følge av cellegiftbehandling. Denne vurderingen er gjort ut ifra resultatene som er kommet fram av forskning og intervju med informanter

Incident detection and isolation in drilling using analytical redundancy relations

Early diagnosis of incidents that could delay or endanger a drilling operation for oil or gas is essential to limit field development costs. Warnings about downhole incidents should come early enough to allow intervention before it develops to a threat, but this is difficult, since false alarms must be avoided. This paper employs model-based diagnosis using analytical redundancy relations to obtain residuals which are affected differently by the different incidents. Residuals are found to be non-Gaussian - they follow a multivariate $t$-distribution - hence, a dedicated generalized likelihood ratio test is applied for change detection. Data from a 1400 meter horizontal flow loop test facility is used to assess the diagnosis method. Diagnosis properties of the method are investigated assuming either with available downhole pressure sensors through wired drill pipe or with only topside measurements available. In the latter case, isolation capability is shown to be reduced to group-wise isolation, but the method would still detect all serious events with the prescribed false alarm probability

Model-Based Diagnosis of Drilling Incidents

Oil and gas drilling is an advanced process with very little instrumentation, where drilling uid is transported through rotating drillstrings of up to several kilometers, possibly at extreme depths with high pressure and temperature. A drilling bit is used at the bottom of the drillstring to crush the formation, and the drilling uid is used to carry the cuttings to the surface, as well as maintain the pressure in the well. Drilling is a costly operation, especially o shore. Incidents can occur that may slow down the progress. Detecting such incidents manually, especially those occurring down in the well, may be di cult. Early symptoms may give small variations in pressure, temperature, and ow rates, possibly covered in measurement noise. The push for drilling more complex wells in more remote locations demands more from the drilling control and monitoring system. With advances in drilling control technology such as managed pressure drilling, and sensor technology such as wired drill pipe, the complexity of the control system greatly increases. With a high data rate of sensor readings, as well as lower operation margins, an e cient automatic diagnosis system is instrumental in reducing operational delays. This thesis presents di erent model-based methods for achieving early diagnosis of di erent drilling incidents, possibly distinguished from sensor bias, and with estimation of the incident magnitude. The model-based diagnosis system consists of two parts; rst some residuals are generated using either adaptive observers or analytical redundancy relations, then changes to these residuals are detected using a statistical change detection algorithm, required due to measurement noise. Univariate and multivariate generalized likelihood ratio tests are applied, using the probability density function that best matches the noise of the residuals. The thresholds are found using the probability distribution of the test statistic, determined by a speci ed probability of false alarms. The probability of fault detection is also found as a function of the threshold, where data during the incidents are available. Data from a medium-scale ow loop is used to test the diagnosis method, where the noise of the residuals ts the t-distribution well. A multivariate change detection method considering multiple residuals jointly is found to be superior over a univariate method considering each residual separately, and is used to detect and isolate the di erent incidents occurring in the test data. Furthermore, the t- distribution is shown to give an increased probability of detection compared with assuming the more common Gaussian distribution. Simulation of a drilling incident in the high- delity multi-phase simulator OLGA with Gaussian noise in the measurements is also considered. The diagnosis framework proposed in this thesis is module-based, where the methods in each module are simple enough to be implemented in drilling monitoring software at the rig, and can be run in real-time. However, a limitation with the proposed method is that good data during the normal operating mode is required for reliable detection and isolation. Future work and implementations should take this into account, and facilitate automatic acquisition of new data when changes to the process are made

«Everybody knows how not to cut down a tree»: En iverksettingsstudie av REDD+ -pilotprosjektet i Tanzania

Denne oppgaven har gjennomført en evaluering av den norske REDD+ -satsingen i Tanzania. Oppgaven vurderer hvorvidt satsingen har vært vellykket, ved å sette de offentlige målsettingene opp mot virkemidlene fra den offentlige strategien. I tillegg til å bidra til å nå generelle utviklingsmål, har REDD+ -satsingen tre overordnede målsettinger, som i følge Meld. St. 14 (2010–2011) var: (i) å bidra til at utslipp fra skog omfattes av et nytt internasjonalt klimaregime. […], (ii) å bidra til kostnadseffektive, tidlige og målbare reduksjoner i utslipp av klimagasser. […], [og] (iii) å bidra til å ivareta naturskog for å sikre denne skogen sin evne til å binde karbon. Samarbeidet mellom Tanzania og Norge ble inngått med utgangspunkt i en avtale som viker fra disse målene, men da satsingen blir formidlet som REDD+, vil det i et demokratisk perspektiv være interessant å se resultatene opp mot de uttalte målsettingene. I en vurdering av virkemiddelbruken for REDD+, kommer det frem at satsingen ikke har oppnådd disse, da de sentrale mekanismene for å få gjennomføre måling av utslippsreduksjoner ikke er på plass. Etter en prosjektperiode på fem år er ikke Tanzania klar for å gå over til resultatbasert finansiering. Det internasjonale markedet er heller ikke klar for å betale for eventuelle reduserte utslippskvoter

Core competence og outsourcing : en litteraturstudie av konseptets spredningsevne og effekter

Avhandlingen er en litteraturstudie av et av de mest populære managementkonseptene på 1990- og 2000-tallet; Core Competence. Formålet er todelt. For det første analyserer jeg hvilke oppfatninger som finnes i litteraturen om konseptets opphav, utprøvdhet og status som organisasjonsoppskrift. For det andre undersøker jeg hvilke effekter outsourcing - som grep for å rendyrke kjernekompetansestrategier - kan ha på organisasjoner. Et sentralt spørsmål i denne sammenheng, og som også tydeliggjøres i analysen er hvilke forhold som bidrar til at henholdsvis tilsiktede og utilsiktede effekter av outsourcing oppstår. Det viste seg i analysen, at konseptet i litteraturen synes å oppfattes som et velutprøvd redskap for måloppnåelse i organisasjoner. Ved nærmere ettersyn oppdaget jeg dog at effektene som tilskrives konseptet i liten grad er empirisk dokumentert i mitt utvalg. Analysen av effektene outsourcing fører til viste at det for det første synes å være uenighet i faglitteraturen omkring hvorvidt de tilsiktede effektene oppstår. Det kan virke som en del av effektene som er forbundet med outsourcing faktisk er overdrevet. I den andre delen denne analysen har jeg vist en rekke faktorer som synes å påvirke effektene i tilsiktet og utilsiktet retning. Her har jeg vist at trekk ved bakgrunn og prosess i forbindelse med outsourcing i stor grad kan sies å påvirke utfallet. I tillegg spiller organisasjonskultur en sentral rolle i forbindelse med grepets suksessrate