船舶能效數據的處理與分析

王楠，周旭，何金偉，周蘭喜，莫中華，徐文宇

(南通中遠海運川崎船舶工程有限公司，江蘇 南通 226005)

目前，船舶營運數據大多是通過人工每天定時發(fā)送午報的方式進行采集[1]，自動化能力弱，并且采用一段時間內的平均數據作為分析船舶能效的源數據，并不能很準確地反映船舶實際的航行性能[2]。鑒于營運數據量十分龐大，并且在對數據采集的過程中，由于設備、外界干擾及人為操作等因素，實際數據往往會出現丟失、錯誤及異常等情況，因此，有必要對采集的數據進行處理。目前，對數據處理的研究包括統(tǒng)計分析、設定閥值、插值或補全及聚類分析等[3-6]，這些方法能夠有效地對原始數據進行“清洗”，并且關聯了不同參數之間的關系。但是忽略了船舶在實際操縱過程中參數的變化對船舶的影響，而這部分影響在船舶能效分析的過程中是不能被忽視的。為此，基于南通中遠海運川崎船舶工程有限公司研發(fā)的智能能效管理與操作系統(tǒng)(smart ship energy management and operation system,SEMOS)，提出船舶營運數據采集、處理及分析的流程。以某萬箱級集裝箱船為研究對象，對其實際營運數據進行長期監(jiān)測，實時獲取船舶能效指標，實現船舶能效的自動分析，為船東對船舶的進一步管理提供數據參考。

1 數據采集及傳輸系統(tǒng)

為滿足船舶營運數據的長期監(jiān)測及分析的需求，需要在船上安裝實船營運數據監(jiān)測平臺。SEMOS系統(tǒng)集成了數據采集及分析功能，可與岸基實現數據交互，完成船岸兩端數據管理、顯示與分析等功能，實現對船舶的全面監(jiān)控與智能化管理。通過SEMOS系統(tǒng)監(jiān)測的航行性能信號參數主要可分為船舶狀態(tài)監(jiān)測、航行環(huán)境和機艙能耗等參數，涉及的設備主要分為通信導航設備及機艙設備等。各個設備所采用的數據傳輸接口不盡相同，一般導航設備都支持串行接口通信；機艙設備中，很多傳感器一般采用模擬量信號和開關量信號，大型控制設備一般配有專門的通信模塊，支持串行通信或以太網通信等。為了方便不同信號的數據采集，需要將各設備通信接口轉換為統(tǒng)一接口，接入數據采集網絡，系統(tǒng)服務器通過數據采集網絡采集數據并經過數據處理模塊處理后存儲到船端數據庫。同時，數據處理模塊會定時將該段時間內的數據進行加密壓縮，通過衛(wèi)星通訊FBB系統(tǒng)將數據發(fā)送至岸端并存儲于數據庫中，形成能效數據的長期監(jiān)控，見圖1。

圖1 數據采集及傳輸系統(tǒng)原理

2 數據處理

船舶能效數據包括船舶航速、主機輸出功率和單位油耗等，采集的原始數據有船舶航行數據、外界環(huán)境數據和主機能效數據，主要包含航速、航向、船舶姿態(tài)、風力、水深、流速、主機轉速、功率、油耗，以及主機運行時間等。由于海上風浪和船舶各種設備運行環(huán)境的復雜性，監(jiān)測的數據難免會有不完整或者明顯異常的情況，如，在某一時刻，船速信號丟失、船舶姿態(tài)測量值超出合理范圍等。因此，需要對收集到的數據進行缺失值和異常值的篩選。

營運數據的缺失和異常值屬于小概率事件，對船舶能效的影響較小。因此，考慮采用直接刪除的方式進行處理，即對所有能效數據，設定閥值，對于范圍之外的數據均將其剔除。通過這種方式對某天的數據進行處理，以速度和功率為例，篩選結果見圖2。

圖2 篩選后的速度和功率分布(某天)

圖2中雖然速度和功率的數據均處于合理的范圍之內，但是存在某段時間內數據明顯波動的情況。當天船舶的實際航行距離和操舵分布見圖3。從圖3可以看出，船舶在00:00～04:00期間，航速快速下降并且停船，隨后航速快速增加，達到穩(wěn)定航速，同時存在著左右大舵角操船的過程。在這種情況下，船舶主機轉速是不穩(wěn)定的，其輸出的功率也不穩(wěn)定。因此，這部分數據不適合用來評估船舶航行性能。

圖3 某船實際航行距離和舵角分布(某天)

此外，當船舶在遭遇惡劣海況時，會造成船舶失速的現象。因外界條件突變造成數據不能真實地反映船舶的實際航行性能，有必要對這些數據進行處理。首先認為在某一時刻的所有參數既是“獨立的”又是“連續(xù)的”。假定在某一指定數量的數據集合中，每一個參數服從正態(tài)分布，而判斷數據不穩(wěn)定的標準是以計算數據的均值和標準差為基礎，具體的處理過程如下。

對于將缺失值和異樣值篩選后的一系列數據集合，按照數據采集的日期進行升序排列，從初始時刻開始，連續(xù)選擇每N個數據點作為一個數據子集。即如果整個數據集合有M個數據點，則所有包含N個數據子集的數量有(M-N+1)個，從而保證船舶能效數據變化的連續(xù)性。計算每一個子集中所有參數的平均值和標準差。對于第k個數據子集，N個數據點di的平均值μ和標準差σ的計算公式如下。

(1)

(2)

當外界環(huán)境突變時，采用Chauvenet準則反映參數偏離均值的程度。即對子集內的數據點di發(fā)生偏離的概率進行計算。

(3)

對于該N個數據點集合內的數據，如果滿足式(4)，則認為該時刻的所有數據均無效。

P(di)·N<0.5

(4)

與船舶能效相關的主要參數有船速、轉速和主機功率，對3個參數進行式(1)～(4)的計算。對圖2中篩選后的數據進行處理，N分別取N1、N2、N3(N1

表1 不同N值“穩(wěn)定性”篩選后的數據占比(某天)

圖4 “穩(wěn)定性”篩選后的速度和功率分布

對比表1及圖4，N取N1時，數據仍存在小部分的波動，而當N為N2或N3時，基本可有效地濾去波動異常的數據，但是N=N2時可以保留更多的數據。因此,N取N2。

在N個數據點的集合內，對于船舶速度和轉速，如果其計算得到的標準差的臨界值超出表2給出的值，則該時刻的數據也被視為無效值。

表2 船速和轉速的標準差臨界值

通過上述分析，數據急速上升或者下降的過程已經被過濾掉，數據在不同時間段內已經趨于平穩(wěn)，認為這些數據相對比較穩(wěn)定。進一步地，限制舵角為-5°～5°，限制風級在4級及4級以下，由于浪、涌、流等參數很難自動采集，這里僅對風影響進行篩選。通過上述數據處理過程可獲取用于船舶能效分析的有效數據。

3 船舶能效數據分析

3.1 功率與航速及船舶油耗

通過對船舶實際運營時的速度與功率的分析，可以獲得船舶在既定環(huán)境下的快速性能，應用國際標準ISO15016：2015航速修正方法將船舶修正到標準狀態(tài)，進而得到速度與功率的實際值與理論值的差別，為新船設計提供參考，對于外界環(huán)境的影響僅考慮了風力的影響。

此外，船舶營運時的燃油消耗直接關系到船舶的CO2排放量，而船舶能效營運指數(energy efficiency operational indicator,EEOI)可以用來評估船舶CO2的排放量。EEOI的定義為船舶單位運輸作業(yè)所排放的CO2量，其表達式如下。

(5)

式中：i為燃油類型；FCi為燃油i的消耗量；CFi為燃油i的燃油量與CO2量轉換系數；mcargo為船舶的載貨總噸，t；D為船舶載貨航距，n mile。

假設船舶在單航次中運輸的貨物總量不變，并且燃油類型也不變，則EEOI的值可以看成是單海里油耗和一個常數的乘積，因此,可以近似用單位海里油耗的變化表征船舶EEOI的變化[6]。

3.2 污底分析

船舶在營運過程中，隨著航行時間和距離的增長，因出現船舶污底會導致船舶阻力增加，船體性能降低[7]。對于性能下降值，船體污損的程度，參考ISO19030給出的方法[8]，獲得有效數據，然后對有效數據進行風阻力的修正，獲得修正后的功率值。引入速度損失作為評價船體性能變化的參數。

速度損失=

(6)

式中:期望的速度為修正后功率在理論速度功率曲線上的插值，而不同排水量下的理論功率曲線可預先通過海軍系數法進行或者CFD方法進行估算。

建立參考區(qū)域和評價區(qū)域系統(tǒng)，計算這兩個區(qū)域內所有數據點速度損失的平均值，通過對比兩個區(qū)域內的平均速度損失值，以評價船體性能的變化。

3.3 分析結果

以某萬箱級集裝箱船為研究對象，該船交船日期為2013年，并于2018年10月進塢塢修。為實現船舶運營數據的自動采集，該船安裝了SEMOS系統(tǒng)，并采集了塢修前后數據。此外，收集了船東在該段時間內提供的午報數據。其中SEMOS系統(tǒng)采用圖7的流程對采集的數據進行處理，船東的午報數據則僅對缺失值和超出閥值的數據進行處理，分別對這兩組數據進行分析，以速度和主機功率的關系為例。

本船采用午報數據分析的設計吃水附近速度與功率之間的實際關系見圖5。

圖5 采用午報數據分析速度功率關系(設計吃水)

由圖5發(fā)現，塢修前后得到的結果并無明顯區(qū)別，即如果采用午報數據進行分析，在樣本容量有限的前提下，很難反映船舶的實際運營性能。

塢修前的時間段里，SEMOS系統(tǒng)分析的結果和午報數據分析結果見圖6，并引入了理論值進行對比。

圖6 設計吃水下SEMOS數據和午報數據分析結果(塢修前)

由圖6可見，SEMOS分析的結果擬合趨勢與理論值基本平行，驗證了數據處理方法的可靠性。而午報數據分析的結果較SEMOS分析的結果低，并且隨著速度的增加，兩者的差別也越來越大。在不同航速下午報分析的結果與理論值的趨勢并不十分吻合。說明采用每天的平均值作為能效分析的源數據并不能實際反映船舶的營運性能。本船SEMOS分析的結果與理論值之間的差距超過20%，這是因為該船已經運營了4年的時間，存在著污底的影響。另外，外界環(huán)境的因素也會造成兩者的差別。通過分析，可以獲得該船在運營4年之后，并且在4級風以下時的實際海上裕度。

該集裝箱船的污底分析結果見圖7，其中分析區(qū)域選擇了塢修前的2個時間段和塢修后的1個時間段，分別計算了這3個時間段內的平均速度損失，如圖7中的直線和虛線所示。

圖7 某集裝箱船污底分析結果

結果表明，本船在塢修前的速度損失約為10%，并且2018年4～10月內的速度損失比2017年9月—2018年3月內的速度損失大約1.5%。

此外，本船經過塢修之后，速度損失較塢修前降低了約4%。所以，采用該方法能夠有效地監(jiān)測船體性能的變化，進一步說明了上述分析方法的適用性。

4 結論

通過對原始數據的缺失值、異常值和穩(wěn)定性等處理，可以獲得用于船舶實際能效分析的有效數據，并且分析后的實際值與理論值在趨勢上比較吻合，驗證了數據處理的可靠性。此外，通過對船舶實際運營數據的長期監(jiān)測分析，實時獲得船舶運營性能指標，可為船舶營運數據分析及船舶運營管理提供參考。

通過船舶營運大數據的處理與分析，可以獲取諸如航行狀態(tài)、設備運行狀態(tài)及航線海況等信息，進一步地將分析結果反饋到船舶設計與操作中，實現航路優(yōu)化、智能機艙管理、船舶能效管理等功能，以促進船舶智能化的發(fā)展。