大數(shù)據(jù)技術(shù)在船舶能效管理中的應(yīng)用

葛 沛，徐宏偉，劉燦波，李林海

(南通中遠(yuǎn)海運(yùn)川崎船舶工程有限公司，江蘇 南通 226005)

0 引言

目前全球航運(yùn)市場持續(xù)低迷，而燃油價(jià)格的上漲、港口使用費(fèi)的上升以及維修費(fèi)用的增加等因素導(dǎo)致船舶營運(yùn)成本大幅度增加,其中燃油費(fèi)約占據(jù)船舶運(yùn)營總成本的三分之二以上，存在很大壓縮空間，所以船舶能效管理成為航運(yùn)企業(yè)控制運(yùn)營成本的首要切入點(diǎn)。近年來，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)已滲透到各個(gè)行業(yè)，通訊技術(shù)也越來越發(fā)達(dá)，利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，可以改善船舶運(yùn)營的能效水平，提升航運(yùn)的信息化水平。柳晨光等[1]從大數(shù)據(jù)、信息物理系統(tǒng)等方面介紹了船舶的智能化，從船舶智能管理與服務(wù)方面分析了水路ITS、交通流理論和數(shù)據(jù)分析方法的最新發(fā)展，并提出了基于可視分析解決船舶管理大數(shù)據(jù)處理的流程。本文重點(diǎn)研究了大數(shù)據(jù)技術(shù)在船舶能效管理方面的應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)采集、能效水平評(píng)估、提供船舶操作的決策建議、建立航區(qū)航線的海況數(shù)據(jù)庫、水動(dòng)力性能優(yōu)化。

1 智能能效管理簡介

船舶能效管理可以分為3個(gè)層次：第1層次是能效相關(guān)數(shù)據(jù)信息采集；第2層次是基于采集的能效數(shù)據(jù)，為船舶的航行操作提供決策輔助；第3層次是優(yōu)化船舶的水動(dòng)力性能，實(shí)現(xiàn)固定航線的船舶型線優(yōu)化。能效管理是一個(gè)復(fù)雜的過程。能效管理系統(tǒng)自動(dòng)采集船舶的航行狀態(tài)、外界環(huán)境信息、機(jī)器耗能狀況數(shù)據(jù)，對船舶能效狀況、航行及裝載狀態(tài)等進(jìn)行評(píng)估，并通過大數(shù)據(jù)分析、數(shù)值仿真分析及優(yōu)化技術(shù)，為船舶提供數(shù)據(jù)評(píng)估分析結(jié)果，以及航速優(yōu)化、基于縱傾優(yōu)化的最佳配載等輔助決策建議，從而實(shí)現(xiàn)船舶能效實(shí)時(shí)監(jiān)控、智能評(píng)估及優(yōu)化。

2 營運(yùn)數(shù)據(jù)監(jiān)測及分析

船廠及設(shè)計(jì)單位在船舶設(shè)計(jì)時(shí)需要考慮安裝能源監(jiān)控系統(tǒng)，以監(jiān)控機(jī)器和船舶的性能參數(shù)、采集船舶運(yùn)營過程中的能效數(shù)據(jù)。船舶航行數(shù)據(jù)包括GPS位置、航速、航向、舵角、吃水，周圍的環(huán)境參數(shù)如風(fēng)速、風(fēng)向、水深。機(jī)器的參數(shù)有主機(jī)的轉(zhuǎn)速、功率、油耗、扭矩等。海洋的潮流數(shù)據(jù)可以通過船上的多普勒測速儀獲取。波浪數(shù)據(jù)一般通過船員目測觀察手動(dòng)記錄。這些船舶營運(yùn)的數(shù)據(jù)通過衛(wèi)星通訊系統(tǒng)定時(shí)傳送到岸基的數(shù)據(jù)中心，傳送的周期一般為6 h。但通過衛(wèi)星傳輸長期監(jiān)測的海量數(shù)據(jù)，由于成本較高，因此傳送的頻率受到限制。同時(shí)采集的數(shù)據(jù)，受到設(shè)備運(yùn)行環(huán)境的影響，可能會(huì)有失真或局部丟失情況，因此對于船舶監(jiān)測的數(shù)據(jù)還需要篩選過濾。如某時(shí)刻僅有一兩個(gè)信號(hào)無數(shù)據(jù)，可采用數(shù)據(jù)趨勢進(jìn)行臨近插補(bǔ)進(jìn)行填補(bǔ)。

依托大數(shù)據(jù)分析方法，對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，挖掘出研究對象的內(nèi)在規(guī)律，最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)資料的功能。數(shù)據(jù)分析包括聚類分析、因子分析、相關(guān)分析、回歸分析和數(shù)據(jù)挖掘。聚類分析是將具有相似特征的數(shù)據(jù)歸為一類。因子分析是少數(shù)因子來描述許多指標(biāo)之間的聯(lián)系。相關(guān)性分析是測定不同變量之間的相互關(guān)系。數(shù)據(jù)挖掘是從這些大量的隨機(jī)數(shù)據(jù)中提取潛在的信息和知識(shí)，完成分類、估值、預(yù)言、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚集、描述和可視化6種不同的任務(wù)。以研究排水量、船速與功率之間的關(guān)系為例，其步驟如下：

(1)將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類處理，即從采集的數(shù)據(jù)中按照類型篩選出航行時(shí)的首尾吃水、船速、功率、風(fēng)速風(fēng)向、浪高浪向、水深等數(shù)據(jù)。同時(shí)根據(jù)吃水和排水量的范圍，將排水量較為接近時(shí)采集的數(shù)據(jù)分成幾組。對數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，可以判斷船速、功率與排水量、風(fēng)速風(fēng)向相關(guān)。

(2)將采集的功率數(shù)據(jù)修正到無風(fēng)無浪的理想環(huán)境下的功率。

(3)通過回歸分析，得到排水量、船速、功率之間的關(guān)系。

3 船舶節(jié)能航行

3.1 縱傾優(yōu)化

縱傾優(yōu)化方法是指應(yīng)用CFD工具或船模水池試驗(yàn)，計(jì)算船舶在不同裝載工況和不同航速下的阻力，同時(shí)引進(jìn)系統(tǒng)優(yōu)化思想，以最小阻力為目標(biāo)，在全面考慮航行視線、穩(wěn)性、強(qiáng)度安全的基礎(chǔ)上，給出船舶航行最佳縱傾浮態(tài)，為船舶實(shí)際營運(yùn)提供有效建議。對于縱傾性能數(shù)據(jù)庫，傳統(tǒng)方法是在設(shè)計(jì)階段通過CFD模擬計(jì)算和水池試驗(yàn)結(jié)果，計(jì)算船舶在航行中各吃水對應(yīng)的不同航速、縱傾下的阻力，進(jìn)而得出各吃水、航速和縱傾下的主機(jī)功率。根據(jù)出航前預(yù)定的航速和吃水，搜索最低的主機(jī)功率對應(yīng)的最佳縱傾。

以上這種搜索最佳縱傾的方法存在一些局限性，比如船舶的實(shí)際航速和吃水深度并不總是和船模試驗(yàn)時(shí)的數(shù)據(jù)一致。因此需要在縱傾矩陣圖內(nèi)插入一些數(shù)值，并假設(shè)插入值在原值之間是線性的關(guān)系，但這種假設(shè)并非總是正確的，尤其當(dāng)吃水深度和縱傾離球鼻艏浸沒點(diǎn)非常接近的時(shí)候。此外，該方法難以考慮船舶外界擾動(dòng)以及動(dòng)態(tài)的實(shí)時(shí)情況，例如風(fēng)、下沉等所產(chǎn)生的影響，即船員無法精確獲得船舶在航行中的實(shí)際吃水深度，只能確定出航前的準(zhǔn)確吃水。有時(shí)按比例將模型試驗(yàn)的數(shù)據(jù)放大至實(shí)際海況也會(huì)導(dǎo)致偏差，妨礙船舶在海上按照最優(yōu)縱傾狀態(tài)航行。由于航速、海況、海面起伏等因素，船舶會(huì)發(fā)生動(dòng)態(tài)的垂向晃動(dòng)。劇烈的尾傾會(huì)導(dǎo)致阻力增加，改變船舶動(dòng)態(tài)縱傾。航行中的實(shí)際縱傾角度和靜態(tài)縱傾角度有時(shí)相差較大，靜止?fàn)顟B(tài)下最優(yōu)縱傾和動(dòng)態(tài)縱傾之間相差可能達(dá)到1 m。因此，有必要實(shí)時(shí)采集船舶的數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行多維分析，尋找動(dòng)態(tài)縱傾優(yōu)化方法。動(dòng)態(tài)縱傾優(yōu)化方法考慮大量的變量數(shù)據(jù)，包括流體力學(xué)相關(guān)變量，如淺水下沉量、艏側(cè)推和操縱舵角，也包括必要的天氣條件，如風(fēng)況、海浪等。在考慮影響航行的各種因素后，計(jì)算出最優(yōu)縱傾的數(shù)值，并且需持續(xù)地進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、過濾和分析，才能夠不斷提高縱傾優(yōu)化的精度，實(shí)現(xiàn)船舶節(jié)能航行。

3.2 航速優(yōu)化

除了船舶航行浮態(tài)對船舶能效有影響外，主機(jī)轉(zhuǎn)速、航速也會(huì)影響油耗。在船期允許情況下，大型船舶普遍采取降低航速的措施，達(dá)到減少油耗的目標(biāo)。依據(jù)船舶航行數(shù)據(jù)，結(jié)合航次計(jì)劃、航線特點(diǎn)、燃料消耗評(píng)估及航行成本核算分析等結(jié)果，形成航速優(yōu)化方案。能源監(jiān)控系統(tǒng)不僅可以輸入預(yù)定的航行線路、艏艉吃水、燃油價(jià)格、出港到港的預(yù)定時(shí)間，還可以接收岸基數(shù)據(jù)中心發(fā)送的風(fēng)、浪涌和潮流等氣象及海況預(yù)報(bào)信息，然后將預(yù)定的航線分成許多段，在每一航段上計(jì)算出最佳航速和轉(zhuǎn)速，指導(dǎo)船員設(shè)定轉(zhuǎn)速[2]。

航速優(yōu)化的核心是確定變量之間的數(shù)學(xué)模型和采用的優(yōu)化算法。燃油消耗數(shù)學(xué)模型如下：

(1)船體模型：體現(xiàn)速度和功率的關(guān)系。

(2)主機(jī)模型：體現(xiàn)主機(jī)負(fù)荷和油耗率關(guān)系。

(3)螺旋槳模型：體現(xiàn)螺旋槳進(jìn)速系數(shù)與效率的關(guān)系。

對于采集的數(shù)據(jù)，多個(gè)變量之間存在某種規(guī)律性，經(jīng)過統(tǒng)計(jì)分析建立關(guān)聯(lián)性數(shù)學(xué)模型，可以預(yù)測數(shù)據(jù)。例如：船舶在淺水中的下沉量，計(jì)算公式(式1)根據(jù)學(xué)者的研究結(jié)果往往是確定的，現(xiàn)在通過統(tǒng)計(jì)分析，可以得到更為精確的模型。風(fēng)的阻力計(jì)算(式2)，傳統(tǒng)方法根據(jù)風(fēng)阻系數(shù)、相對風(fēng)向的面積、風(fēng)速計(jì)算得到。但現(xiàn)在有采集的數(shù)據(jù)之后，通過大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析可以得到更接近實(shí)際情況的精確風(fēng)阻模型(式3)。運(yùn)用OpenMDAO優(yōu)化算法，雖然能夠得到優(yōu)化速度，但其結(jié)果仍然存在不確定性，比如：船身效率隨著運(yùn)營時(shí)間變化，船體表面的粗糙度會(huì)不斷增加，螺旋槳和主機(jī)的性能也會(huì)下降；氣象預(yù)報(bào)信息的可信度和精度、服務(wù)航速的變化、水動(dòng)力和空氣動(dòng)力模型的精度、采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量、航速調(diào)整的頻率等因素都會(huì)影響航速優(yōu)化的結(jié)果。航速優(yōu)化、縱傾優(yōu)化的精確度取決于數(shù)學(xué)模型中使用的速度功率關(guān)系曲線。能源監(jiān)控系統(tǒng)采集船速、功率等數(shù)據(jù)，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以定期更新速度功率曲線，從而提高航速優(yōu)化和縱傾優(yōu)化預(yù)報(bào)的精度。

(1)

式中：Sb為淺水下沉量；h為水深；T為吃水；CB為方形系數(shù)；Lpp為垂線間長；B為船寬；V為船速；g為重力加速度。

(2)

式中：RAA為風(fēng)阻力；ρa(bǔ)ir為空氣密度；CAA為風(fēng)阻系數(shù)；AF為相對風(fēng)向的面積；Vwind為相對風(fēng)速。

(3)

式中：wi為風(fēng)阻因子；αwind為相對風(fēng)向角；i為風(fēng)向角編號(hào)；N為風(fēng)向角數(shù)目。

3.3 清除污底節(jié)點(diǎn)優(yōu)化

隨著運(yùn)營時(shí)間加長，船體和螺旋槳表面形成污底。為減小船體阻力，提高螺旋槳的推進(jìn)效率，船舶需要定期進(jìn)塢進(jìn)行清除污底工作，而大數(shù)據(jù)技術(shù)能為船舶清除污底的時(shí)間提供更合理的建議。從運(yùn)營監(jiān)測的數(shù)據(jù)中篩選出船速、主機(jī)功率系列數(shù)據(jù)，按照時(shí)間序列進(jìn)行排序。消除風(fēng)浪流、水深、海水溫度等其他因素對于船舶營運(yùn)功率的影響，可以進(jìn)一步分析得到船舶污底與營運(yùn)時(shí)間及航線間的關(guān)系，推算出需要塢修清污的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。船舶根據(jù)實(shí)際污損情況選擇進(jìn)塢，對于提高船舶能效、降低營運(yùn)成本具有重要意義。

4 數(shù)據(jù)深層次挖掘

船舶營運(yùn)中監(jiān)測的數(shù)據(jù)不僅有助于提高船舶在運(yùn)營中的能效、減少排放，也是船型后續(xù)改善的有力支撐。營運(yùn)船舶數(shù)據(jù)監(jiān)測包含了海況環(huán)境的長期監(jiān)測，如風(fēng)、浪、水深等，將這些數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析后可建立航區(qū)、航線的海況資料[3]。這些海況資料，作為實(shí)時(shí)氣象預(yù)報(bào)信息的補(bǔ)充，可應(yīng)用于船型開發(fā)設(shè)計(jì)、航線優(yōu)化和航速優(yōu)化等，是具有珍貴價(jià)值的資料。例如：集裝箱船的型線設(shè)計(jì)，通常是在設(shè)計(jì)吃水條件下進(jìn)行型線優(yōu)化以降低船舶阻力，而不考慮其他吃水和縱傾。目前航運(yùn)企業(yè)在集裝箱調(diào)運(yùn)時(shí)，受市場因素的影響，有時(shí)貨物多有時(shí)貨物少，這種裝箱量的不平衡導(dǎo)致船舶出港時(shí)不一定達(dá)到設(shè)計(jì)吃水，此時(shí)運(yùn)營的經(jīng)濟(jì)性就并非最優(yōu)。如果運(yùn)營中監(jiān)測航行數(shù)據(jù)，得到概率較高的吃水和縱傾，然后在此基礎(chǔ)上結(jié)合采集的航線航區(qū)海況統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以船舶靜水阻力和風(fēng)浪中的阻力增加構(gòu)成的總阻力為目標(biāo)，優(yōu)化船體型線，降低航行阻力，就可使船舶運(yùn)營的經(jīng)濟(jì)性達(dá)到最大化。某8萬噸級(jí)散貨船型線優(yōu)化的4種方案見表1。在監(jiān)測的航行數(shù)據(jù)中篩選出概率較高的幾組吃水、縱傾、航速和波高、周期、風(fēng)速數(shù)據(jù)，然后計(jì)算靜水阻力、實(shí)際海況下的波浪增阻及總阻力和功率油耗。研究結(jié)果表明：型線4與原型線相比，載貨工況下的有效功率降低7.16%，燃油減少7.29%。

5 結(jié)論

(1)大數(shù)據(jù)技術(shù)在船舶能效管理方面具有重大價(jià)值。通過對監(jiān)測數(shù)據(jù)的可視化分析能幫助船員實(shí)時(shí)了解船舶的運(yùn)行狀態(tài)，利用優(yōu)化算法提供船舶縱傾、航速和清除污底的時(shí)間等操作建議，可提高運(yùn)營效率，大幅降低能耗。

(2)在采集數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行大數(shù)據(jù)技術(shù)分析，可以得到更復(fù)雜精確的數(shù)學(xué)模型，進(jìn)一步提高了數(shù)據(jù)分析與預(yù)測的實(shí)時(shí)性和有效性。

(3)采集的數(shù)據(jù)通過必要的分類整理，形成航線海況的統(tǒng)計(jì)資料，可用于船舶水動(dòng)力性能優(yōu)化設(shè)計(jì)，從而推動(dòng)船舶產(chǎn)品性能升級(jí)和航運(yùn)行業(yè)的發(fā)展。