LNG運(yùn)輸加注船智能作業(yè)安全管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

李萌，華先亮，張亮亮，王瑛，梁斌

(1.中海油能源發(fā)展股份有限公司 采油服務(wù)分公司，天津 300452;2.上海船舶研究設(shè)計(jì)院，上海 201203)

隨著國際海事組織(IMO)對船用低硫燃油標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)施和各國對氮氧化物(NO)和硫氧化物(SO)排放的嚴(yán)格限制，以及中國“2030年碳達(dá)峰”和“2060年碳中和”目標(biāo)的提出，液化天然氣(LNG)作為船舶的燃料越來越受到航運(yùn)業(yè)的青睞。但是受制于LNG低溫、易燃爆的特性和缺少LNG加注船營運(yùn)經(jīng)驗(yàn)，LNG運(yùn)輸加注船在作業(yè)過程中可能會面臨多維度的安全風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而導(dǎo)致較大的安全事故。目前針對LNG加注船的安全研究主要停留在對設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)的定性分析，以及通過管理制度對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行防范，缺少對作業(yè)過程中風(fēng)險(xiǎn)的定量識別以及面向特定危險(xiǎn)源的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對措施?；诖耍瑥奶嵘齃NG加注作業(yè)過程中的危險(xiǎn)識別準(zhǔn)確性和應(yīng)對措施精準(zhǔn)性出發(fā)，首先分析LNG加注作業(yè)全流程，從船員、設(shè)備、海洋環(huán)境和LNG加注保障等維度辨識可能導(dǎo)致安全事故的風(fēng)險(xiǎn)源；其次利用網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)和船舶智能化技術(shù)，設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)識別技術(shù)方案，通過采集船舶狀態(tài)數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)，構(gòu)建作業(yè)管理模型，分析識別可能出現(xiàn)的危險(xiǎn)以及危險(xiǎn)發(fā)生后的態(tài)勢；最后基于各個危險(xiǎn)源的報(bào)警閾值和專家知識庫，為識別出的危險(xiǎn)源進(jìn)行及時的預(yù)警和報(bào)警，并輸出可信的危險(xiǎn)應(yīng)對輔助決策。

1 智能作業(yè)安全態(tài)勢

1.1 事故類型及歷史事故頻率

根據(jù)事故的不同性質(zhì)，LNG船的事故可分為如下幾類。

1)船舶事故：碰撞、觸礁、擱淺。

2)設(shè)備事故：引擎失靈，操舵失靈等。

3)貨物事故：LNG貨物的泄漏、溢出、翻轉(zhuǎn)以及惰性氣體的泄漏等。

4)人員事故：健康、生命受到威脅或損害。

對1964—2005年間LNG船事故進(jìn)一步細(xì)分統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 1964—2005年 LNG船發(fā)生的158起事故的類型及年均發(fā)生頻率

由表1可知，LNG船舶(含與其對接的接收站)的事故概率最大的是設(shè)備事故，最小的是觸礁與觸碰事故。期間LNG船舶每船每年平均發(fā)生事故的頻率為5.60%，在每年發(fā)生的船舶事故總數(shù)量中所占比例也很小。相比于不斷增長的船舶數(shù)量，其事故發(fā)生的頻率是下降的。

LNG船較之于其他類型船舶，之所以事故率低，主要原因在于各方對LNG貨物特性的認(rèn)識比較充分，投入比較高，管理也比較專業(yè)。

1.2 安全影響因素

LNG運(yùn)輸加注船的作業(yè)安全，需要考慮其在靠離泊、船岸連接、作業(yè)過程的危險(xiǎn)因素，對可能導(dǎo)致LNG船作業(yè)過程中發(fā)生事故的潛在危險(xiǎn)因素進(jìn)行識別。

LNG運(yùn)輸/加注船的作業(yè)安全因素可分解為人員、裝備、環(huán)境、管理4個方面。

1)人員因素：船舶操作人員在操縱船舶時，以及貨物管理人員在操作貨物設(shè)備時的疏忽大意、缺少責(zé)任心等。

2)裝備因素：機(jī)器設(shè)備運(yùn)維不足、故障導(dǎo)致貨損、延遲交付等。

3)環(huán)境因素：突變的氣象、水文條件導(dǎo)致發(fā)生船舶或貨物事故。

4)管理因素：航次安排、人員、航保設(shè)施的組織協(xié)調(diào)不力或疏忽導(dǎo)致事故。

雖然近些年LNG船的事故率保持在低位水平，但隨著LNG船隊(duì)的越來越龐大，以及合格的LNG船員數(shù)量短缺，對LNG運(yùn)輸/加注船型的安全仍然是產(chǎn)業(yè)鏈各方的首要關(guān)切。

2 系統(tǒng)方案

2.1 方案及總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

根據(jù)目標(biāo)作業(yè)區(qū)域、作業(yè)對象數(shù)據(jù)信息的提前收集，結(jié)合本船的操縱特性、作業(yè)設(shè)備包絡(luò)線，以及通過作業(yè)安全管理軟件的分析功能，在作業(yè)之前模擬、預(yù)演作業(yè)過程以及在相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)介入工況的應(yīng)對。

在作業(yè)過程中，實(shí)時更新感知到的區(qū)域氣象、水文、受注船的狀態(tài)、周邊交通、本船操縱作業(yè)設(shè)備狀態(tài)等，通過分析提出基于大范圍安全態(tài)勢的作業(yè)輔助決策，包括正常進(jìn)行、減緩、中止、中止及緊急脫離等。通過這些輔助措施提升加注船、受注船、作業(yè)海域的人員、裝備、環(huán)境安全性。

LNG運(yùn)輸加注船智能安全作業(yè)示例見圖1。

圖1 LNG運(yùn)輸加注船智能安全作業(yè)示例

根據(jù)以上目標(biāo)，按照智能系統(tǒng)通用的“感知、預(yù)測、決策”的思路，作為LNG加注船智能作業(yè)安全管理系統(tǒng)方案的基礎(chǔ)架構(gòu)，分別進(jìn)行監(jiān)測內(nèi)容和采集方式、模型建立及精度訓(xùn)練、決策可信度及輸出方式、軟硬件配置的設(shè)計(jì)。系統(tǒng)邏輯架構(gòu)圖見圖2。

圖2 LNG運(yùn)輸加注船智能作業(yè)安全管理系統(tǒng)邏輯架構(gòu)

2.2 作業(yè)安全態(tài)勢感知模塊設(shè)計(jì)

以LNG加注船為例,安全態(tài)勢所需的監(jiān)測參數(shù)如下。

1)加注船自身動力系統(tǒng)、推進(jìn)系統(tǒng)、操縱控制系統(tǒng)、燃料艙、加注系統(tǒng)、安全系統(tǒng)狀態(tài)。

2)受注船的動力系統(tǒng)、推進(jìn)系統(tǒng)、操縱控制系統(tǒng)、安全系統(tǒng)狀態(tài)，以及操縱限制狀態(tài)(如拋錨)。

3)作業(yè)海域水文氣象以及短期預(yù)報(bào)。

4)安全范圍監(jiān)測(泄漏以及防爆安全區(qū)的擴(kuò)展、外部船只侵入警戒安全區(qū))。

5)加注、受注船的航行操縱人員以及加注作業(yè)人員就位以及健康狀態(tài)。

2.3 作業(yè)安全管理預(yù)測模型設(shè)計(jì)

通過為每一個傳感器的原始信號建立一個基礎(chǔ)模型，作為一次因子庫；通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行融合治理，包括按采樣頻率補(bǔ)漏以及固定偏差糾正(如傳感器零漂)，以及根據(jù)機(jī)理模型的糾偏，確定安全態(tài)勢中每個傳感器的影響因子，作為二次因子庫；二次因子結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)以及法律、監(jiān)管、營運(yùn)要求等管理措施(如《LNG 船岸安全檢查表》)，針對具體的安全要點(diǎn)(比如失火)，建立關(guān)聯(lián)組，輸出與安全要點(diǎn)有關(guān)的預(yù)測結(jié)果，作為三次因子庫(預(yù)測模型庫)。包括船舶運(yùn)動預(yù)測模型、機(jī)械設(shè)備的健康運(yùn)行預(yù)測模型、LNG貨物形態(tài)與環(huán)境的變化預(yù)測模型、人員的經(jīng)驗(yàn)與作業(yè)管理水平預(yù)測模型。

在一定周期的實(shí)際運(yùn)行(比如3個月的穩(wěn)定持續(xù)數(shù)據(jù)采集，且包含至少20個作業(yè)流程)后，通過不斷訓(xùn)練更新以上3個庫，最終建立精準(zhǔn)的預(yù)測模型中心。

2.4 作業(yè)安全管理智能輔助決策

建立以上預(yù)測模型，通過訓(xùn)練達(dá)到一定的精準(zhǔn)度且低于預(yù)測結(jié)果閾值，則認(rèn)為模型達(dá)到了一定的可信度。在此基礎(chǔ)上提出包括碰撞、非預(yù)期脫離、作業(yè)失效、人員不到位、火氣爆炸等方面的安全預(yù)警決策，為航行操縱人員和加注管理人員提供及時的、精準(zhǔn)的輔助決策。

LNG運(yùn)輸加注船的作業(yè)相比其他類型船舶難度較大，可將決策模型增加輸入至LNG運(yùn)輸加注船的仿真測試環(huán)境中進(jìn)行仿真測試，確認(rèn)作業(yè)安全管理系統(tǒng)智能輔助決策的可信度以及可操作性。見表2。

表2 作業(yè)安全管理智能輔助決策

在一定周期的實(shí)際運(yùn)行(比如3個月的持續(xù)穩(wěn)定數(shù)據(jù)采集及模型決策輸出)后，通過不斷比對模型決策與船舶操縱人員的實(shí)際作業(yè)結(jié)果，驗(yàn)證模型輔助決策的精準(zhǔn)度后，最終作為一個可信的智能作業(yè)安全管理系統(tǒng)投入實(shí)際營運(yùn)環(huán)節(jié)。

2.5 系統(tǒng)配置

初步設(shè)計(jì)，系統(tǒng)配置見表3。

表3 智能作業(yè)管理傳感器需求

3 系統(tǒng)方案總結(jié)

3.1 數(shù)據(jù)價值

基于充分的安全態(tài)勢感知，船員在船上以及船東管理人員在岸基均可以更加清晰掌握船舶外部的大氣/海洋實(shí)時環(huán)境狀態(tài)、航行狀態(tài)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、貨物狀態(tài)、能耗狀態(tài)、人員狀態(tài)以及未來的趨勢。所獲得的安全數(shù)據(jù)將成為船舶所有方、運(yùn)營方、服務(wù)方、監(jiān)管方等產(chǎn)業(yè)鏈各方的有價值的資產(chǎn)。同時，LNG運(yùn)輸加注船裝備的資產(chǎn)也實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化管理。

3.2 模型價值

基于數(shù)據(jù)，融合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果以及專家機(jī)理知識得到的各類影響因子、航行狀態(tài)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、貨物狀態(tài)等相關(guān)參數(shù)，模型經(jīng)過仿真測試環(huán)境的反復(fù)測試，并在實(shí)船數(shù)據(jù)環(huán)境下進(jìn)行驗(yàn)證，考慮了實(shí)際營運(yùn)的邊界條件，其精度、可靠性、可用性得到有效驗(yàn)證。

3.3 經(jīng)濟(jì)價值

這一點(diǎn)在早期的智能船舶實(shí)船上已經(jīng)得到了驗(yàn)證：能效管理降低了燃料成本；利用設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)以及小樣本預(yù)測技術(shù)獲得船舶重要設(shè)備的剩余壽命預(yù)測結(jié)果開展設(shè)備視情維護(hù)(精準(zhǔn)維護(hù))也減少了船員的工作量、優(yōu)化了備品備件的采購調(diào)撥周期，提高了船舶運(yùn)營效率，最大程度上降低了船東的營運(yùn)成本。

3.4 安全價值

降低了船舶碰撞風(fēng)險(xiǎn)，減少了人為失誤的概率。

4 結(jié)論

設(shè)計(jì)的面向LNG運(yùn)輸加注船的作業(yè)安全管理系統(tǒng)可在LNG運(yùn)輸加注船現(xiàn)有安全設(shè)施措施基礎(chǔ)上進(jìn)一步提升LNG運(yùn)輸加注船的人員、機(jī)器設(shè)備、貨物、船舶以及環(huán)境的安全。其設(shè)計(jì)理念可以推廣至LNG相關(guān)行業(yè)的其他細(xì)分專業(yè)領(lǐng)域，不斷擴(kuò)展和提升智能化水平，推動LNG產(chǎn)業(yè)的整體高效、環(huán)保、安全。

所設(shè)計(jì)的面向LNG運(yùn)輸加注船的作業(yè)安全管理系統(tǒng)，結(jié)合實(shí)船營運(yùn)數(shù)據(jù)，可對危險(xiǎn)源進(jìn)行定量的識別、態(tài)勢分析、預(yù)警與報(bào)警以及應(yīng)對輔助決策，有效解決了目前對風(fēng)險(xiǎn)難以及時預(yù)警和報(bào)警以及精準(zhǔn)的防控措施，提升了LNG運(yùn)輸加注船的人員、機(jī)器設(shè)備、貨物、船舶以及環(huán)境的安全水平。該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)理念可以推廣至LNG相關(guān)行業(yè)的其他細(xì)分專業(yè)領(lǐng)域，不斷擴(kuò)展和提升智能化水平，推動LNG產(chǎn)業(yè)的整體高效、環(huán)保、安全。