CN106335601B - 一种基于采集并分析大数据的船舶节能方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于采集并分析大数据的船舶节能方法，通过采集船舶的主耗能设备实时数据和船舶航行状况实时数据，建立数据库；服务器分析船舶耗能和航行状况数据，对船舶的能耗进行评估，推荐最优的船舶纵倾或转速；船舶操纵人员根据最优纵倾或转速方案对船舶状态进行调整；通过监控系统查看调整后的船舶状态和能耗数据，与调整前的数据进行对比，若对比结果一致则反馈调整完成，若对比结果不一致则反馈调整有误差，重新进行调整。该方法能够降低2‑3%的航行燃料。
Description
技术领域
本发明涉及一种船舶节能方法，具体涉及一种基于采集并分析大数据的船舶节能方法。
背景技术
船舶节能是我国建设资源节约型和环境友好型社会的迫切需要。当前世界上石油资源日益紧缺，2009年全球石油剩余探明储量为1855.23亿吨，仅可开采50年，天然气、煤炭也仅可开采 100 余年，而新能源的利用要落后 52 年。同时近年来国际油价节节攀升，而全年我国的原油消耗量为3.79亿吨，其中一半以上依赖进口，我国石油资源形势紧张。2005年，我国交通运输业的石油消耗总量约占全社会石油消耗量的 29.8%，营业性运输船舶的燃油消耗总量为1356.4万吨，2012年预计达到2220万吨左右。而我国的船舶燃油利用得并不经济，平均油耗比发达国家高出10%左右。2008年 6月18日，交通运输部提出的运输行业能耗指标中指出 ：与2005年相比，到2010年和2020年，营运船舶单位运输量能耗分别下降10%和20%，而实际上至2010年底，营运船舶单位运输量能耗仅下降了7%，船舶节能是我国建设资源节约型社会的迫切需要。
此外，目前世界上船舶所排放的CO2已达到11.2亿吨，约占全球主要温室气体排放量的4.5%。有预测认为，到2020年全球航运业将消耗 4 亿吨燃油，温室气体的排放量将在目前基础上增加 75%，同时船舶排放的 NO 和SO也将造成臭氧层的破坏和大气污染造成更严重的影响。我国交通运输业的CO2排放量预计到 2015 年和 2030 年将分别达到 5.22亿吨和 11.08 亿吨，其中将有 1/4 会由船舶产生，2009 年，哥本哈根全球环境会议中指出，中国政府承诺 ：到 2020 年实现单位 GDP 的 CO2 排放比2005年下降40%至45%目标。为此，中国将把控制温室排放纳入经济可持续发展总体规划中，交通运输业是全社会仅次于制造业的燃油消耗大户，是建设资源节约型、环境友好型社会的重要领域之一，水运行业作为交通运输业的重要组成部分，大力推进节能减排，发展绿色航运，是时代赋予我们的使命。
国际上一般通过降低船速和调整纵倾来达到降低船舶能耗的目的，这都是船员根据经验自己设定的，但是无法保证其船舶节能达到最优化。但如何确保节能达到最优化，这是一个摆在所有航运公司面前的难题。
发明内容
发明目的：本发明针对现有技术中的不足，提出一种通过采集和分析船舶主耗能设备、船舶航行状况的大数据，推荐最优的船舶纵倾和航速给船舶操纵人员，而不仅仅是靠经验进行调节，以实现船舶节能最优化。
技术方案：本发明所述的一种基于采集并分析大数据的船舶节能方法，包括如下步骤：
（（1）采集船舶的主耗能设备实时数据和船舶航行状况实时数据，并收集洋流、风浪气象资料；
（2）将步骤（1）中采集的数据汇总至一个服务器，建立一个数据库，服务器同时存储船模试验或数值计算方法来构建纵倾性能数据库，覆盖船舶装载手册中的所有装载工况，每个装载工况包括吃水、航速、纵倾要素；
（3）服务器分析船舶耗能和航行状况数据，对船舶的能耗进行评估，推荐最优的船舶纵倾或螺旋桨转速，或者给出最佳的航行路线和时间；
（4）船舶操纵人员根据步骤（3）中的方案对船舶状态进行调整；
（5）通过服务器查看调整后的船舶状态和能耗数据，与调整前的数据进行对比，若对比结果一致则反馈调整完成，若对比结果不一致则反馈调整有误差，重新进行调整。
进一步的，步骤（1）中所述的主耗能设备实时数据包括船舶主机、辅机设备的功率、压力、温度、燃料消耗参数；船舶航行状况实时数据包括舶航行过程中的风向、风力、船位、航向、航速、纵倾、水深、舵角、吃水参数。
进一步的，步骤（2）中数据按时间顺序存储至一台服务器内，建立一个数据库。
进一步的，步骤（3）中的服务器中安装的软件系统对某段时间内采集到的船舶耗能和航行状况参数进行分析，构建实船纵倾性能数据库，具体方法如下：
筛选出航行状态比较稳定的而且波高小于3m的航行状况和耗能数据；将实际海况中受风、浪、流等外界扰动力作用下的功率修正到平静海面理想环境下的功率，修正的方法如本专业领域所熟知的ISO 15016:2015 、ISO 15016:2002或ITTC航速修正方法；最终得到功率、油耗与不同纵倾、吃水、航速间关系的数据库。
进一步的，构建实船纵倾性能数据库的一种简化方法：筛选出航行状态稳定的且波高小于1.0m时，在潮流较小的深水海域中的航行状况和耗能数据，将实际海况中的功率仅做风载荷修正，修正到平静海面深水的理想环境中；或采用船模水池试验或数值计算方法来构建纵倾性能数据库，覆盖船舶装载手册中的所有装载工况，每个装载工况包括吃水、航速、纵倾要素。
进一步的，步骤（3）中，根据船舶当前的航速和吃水，在实船纵倾性能数据库里插值得到最佳纵倾，推荐最优的船舶纵倾给船舶操纵人员，船舶操纵人员通过调整船舶纵倾，来降低船舶能耗，并能在数据终端上实时查看效果。船舶航行速度不断变化，最佳纵倾也是动态变化的，数据终端上可以观察实时的最佳纵倾；如果实时的最佳纵倾与初始纵倾相差较大，操作人员可以采用移动压载水的方法调整纵倾，以接近最佳纵倾目标。
进一步的，步骤（3）中，建立合适的数学模型，根据船舶航行数据，结合航次计划、航线特点、船舶效率、燃料消耗评估及航行成本核算分析，指导操作人员控制主机转速从而实现航速优化；服务器中安装的软件系统可以对某段时间内采集到的船舶耗能和航行状况参数进行分析，得到转速、航速、油耗的数据库，再将测得的转速、航速、油耗数据修正到平静海面理想环境下的数据，构建实船静水航速、油耗与主机转速之间的数据库，具体如下：用户输入航行路线，优化系统将航线分为若干航段，接收最新的风速风向、浪高浪向、潮流等预报信息，以优化航线总油耗为目标，以计划到港时间、转速、安全航速为约束条件，利用优化函数求解得到各航段的最优转速。
有益效果：本发明所述的一种基于采集并分析大数据的船舶节能方法，通过采集和分析船舶主耗能设备、船舶航行状况的大数据，推荐最优的船舶纵倾和航速给船舶操纵人员，而不仅仅是靠经验进行调节，从而实现了船舶节能最优化，最大限度的保证了船舶的节能化航行，具有一定的市场应用前景。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明：
一种基于采集并分析大数据的船舶节能方法，包括如下步骤：
（1）采集船舶的主耗能设备实时数据和船舶航行状况实时数据，主耗能设备实时数据包括船舶主机、辅机设备的功率、压力、温度、燃料消耗参数。主机和辅机设备的压力和温度通过在主机和辅机设备上安装传感器测得；主机和辅机设备的功率通过在其轴上安装马力计测得；燃料消耗通过在通往主机和辅机设备的油管上安装流量计测得。这些信号都会传输到机舱监测系统内。
船舶航行状况实时数据包括船舶航行过程中的风向、风力、船位、航向、航速、纵倾、水深、舵角、吃水参数。通过船舶上安装的风速仪、全球卫星定位系统、罗经仪、声呐、舵角指示器、吃水计来测得船舶航行中的各项参数。这些信号都会传输到船舶航行记录仪内。
（2）将步骤（1）中采集的数据汇总至一个服务器，建立一个数据库，步骤（1）中采集到的数据利用电缆以RS422信号格式汇总至服务器内，服务器同时存储船模试验或数值计算方法来构建纵倾性能数据库，覆盖船舶装载手册中的所有装载工况，每个装载工况包括吃水、航速、纵倾要素。
（3）服务器分析船舶耗能和航行状况数据，对船舶的能耗进行评估，推荐最优的船舶纵倾或螺旋桨转速，或者给出最佳的航行路线和时间。
服务器安装有数据处理软件，对某段时间内采集到的船舶耗能和航行状况参数进行分析，构建实船纵倾性能数据库。具体方法如下：筛选出航行状态比较稳定的而且波高小于3m的航行状况和耗能数据；将实际海况中受风、浪、流等外界扰动力作用下的功率修正到平静海面理想环境下的功率，修正的方法如本专业领域所熟知的ISO 15016:2015 、ISO15016:2002或ITTC等航速修正方法；最终得到功率与不同纵倾、吃水、航速间关系的数据库。随着船舶长期运营，船舶的污底加重，螺旋桨表面海洋生物附着导致粗糙度增加，桨的效率降低，该实船纵倾性能数据库可以定期根据采集的最近一年内航行数据进行分析并不断更新。
另一种构建实船纵倾性能数据库的简化方法，是筛选出航行状态稳定的且波高小于1.0m时，在潮流较小海域中的航行状况和耗能数据，将实际海况中的功率仅做风速修正修正到无风、无浪、无流的理想环境中。
船舶根据当前的航速和吃水，在实船纵倾性能数据库里插值得到最佳纵倾，推荐最优的纵倾给船舶操纵人员，船舶操纵人员通过调整船舶纵倾，来降低船舶能耗，并能在数据终端上实时查看效果。船舶航行速度不断变化，最佳纵倾也是动态变化的，数据终端上可以观察实时的最佳纵倾。如果实时的最佳纵倾与初始纵倾相差较大，操作人员可以采用移动压载水的方法调整纵倾，以接近最佳纵倾。
服务器中安装的软件系统可以对某段时间内采集到的船舶耗能和航行状况参数进行分析，得到转速、航速、油耗的数据库，再将测得的转速、航速、油耗数据修正到平静海面理想环境下的数据，构建实船静水航速、油耗与主机转速之间的数据库。具体方法如下：用户输入航行路线，优化系统将航线分为若干航段，接收最新的风速风向、浪高浪向、潮流等预报信息，以优化航线总油耗为目标，以计划到港时间、转速、安全航速为约束条件，利用优化函数求解得到各航段的最优转速。
（4）船舶操纵人员根据步骤（3）中的方案对船舶状态进行调整；
（5）通过服务器查看调整后的船舶状态和能耗数据，与调整前的数据进行对比，若对比结果一致则反馈调整完成，若对比结果不一致则反馈调整有误差，重新进行调整。
进一步的，步骤（1）中所述的主耗能设备实时数据包括船舶主机、辅机设备的功率、压力、温度、燃料消耗参数；船舶航行状况实时数据包括舶航行过程中的风向、风力、船位、航向、航速、纵倾、水深、舵角、吃水参数。
进一步的，步骤（2）中数据按时间顺序存储至一台服务器内，建立一个数据库。
进一步的，步骤（2）中的服务器可以对某段时间内采集到的船舶耗能和航行状况参数进行分析，对船舶的能耗进行评估，推荐最优的船舶纵倾和航速给船舶操纵人员，船舶操纵人员通过调整船舶纵倾和船舶航速，来降低船舶能耗，并能在数据终端上实时查看效果。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (6)
1.一种基于采集并分析大数据的船舶节能方法，其特征在于：包括如下步骤：
(1)采集船舶的主耗能设备实时数据和船舶航行状况实时数据；
(2)将步骤(1)中采集的数据汇总至一个服务器，建立一个数据库；
(3)服务器分析船舶耗能和航行状况数据，对船舶的能耗进行评估，推荐最优的船舶纵倾或转速；根据船舶当前的航速和吃水，在实船纵倾性能数据库里插值得到最佳纵倾，推荐最优的船舶纵倾给船舶操纵人员，船舶操纵人员通过调整船舶纵倾，来降低船舶能耗，并能在数据终端上实时查看效果；船舶航行速度不断变化，最佳纵倾也是动态变化的，数据终端上可以观察实时的最佳纵倾；如果实时的最佳纵倾与初始纵倾相差较大，操作人员可以采用移动压载水的方法调整纵倾，以接近最佳纵倾目标；
(4)船舶操纵人员根据步骤(3)中的方案对船舶状态进行调整；
(5)通过服务器查看调整后的船舶状态和能耗数据，与调整前的数据进行对比，若对比结果一致则反馈调整完成，若对比结果不一致则反馈调整有误差，重新进行调整。
2.根据权利要求1所述的一种基于采集并分析大数据的船舶节能方法，其特征在于：步骤(1)中所述的主耗能设备实时数据包括船舶主机、辅机设备的功率、压力、温度、燃料消耗参数；船舶航行状况实时数据包括舶航行过程中的风向、风力、船位、航向、航速、纵倾、水深、舵角、吃水参数。
3.根据权利要求1所述的一种基于采集并分析大数据的船舶节能方法，其特征在于：步骤(2)中数据按时间顺序存储至一台服务器内，建立一个数据库。
4.根据权利要求1所述的一种基于采集并分析大数据的船舶节能方法，其特征在于：步骤(3)中的服务器中安装的软件系统对某段时间内采集到的船舶耗能和航行状况参数进行分析，构建实船纵倾性能数据库，具体方法如下：
筛选出航行状态比较稳定的而且波高小于3m的航行状况和耗能数据；将实际海况中受风、浪、流等外界扰动力作用下的功率修正到平静海面理想环境下的功率，修正的方法如本专业领域所熟知的ISO 15016:2015、ISO 15016:2002或ITTC航速修正方法；最终得到功率、油耗与不同纵倾、吃水、航速间关系的数据库。
5.根据权利要求4所述的一种基于采集并分析大数据的船舶节能方法，其特征在于：构建实船纵倾性能数据库的一种简化方法：筛选出航行状态稳定的且波高小于1.0m时，在潮流较小的深水海域中的航行状况和耗能数据，将实际海况中的功率仅做风载荷修正，修正到平静海面深水的理想环境中；或采用船模水池试验或数值计算方法来构建纵倾性能数据库，覆盖船舶装载手册中的所有装载工况，每个装载工况包括吃水、航速、纵倾要素。
6.根据权利要求1所述的一种基于采集并分析大数据的船舶节能方法，其特征在于：步骤(3)中，建立合适的数学模型，根据船舶航行数据，结合航次计划、航线特点、船舶效率、燃料消耗评估及航行成本核算分析，指导操作人员控制主机转速从而实现航速优化；服务器中安装的软件系统可以对某段时间内采集到的船舶耗能和航行状况参数进行分析，得到转速、航速、油耗的数据库，再将测得的转速、航速、油耗数据修正到平静海面理想环境下的数据，构建实船静水航速、油耗与主机转速之间的数据库，具体如下：用户输入航行路线，优化系统将航线分为若干航段，接收最新的风速风向、浪高浪向、潮流等预报信息，以优化航线总油耗为目标，以计划到港时间、转速、安全航速为约束条件，利用优化函数求解得到各航段的最优转速。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Liu Canbo Inventor after: Ma Yubin Inventor after: Chen Gong Inventor after: Yi Xiaofeng Inventor after: Ge Pei Inventor before: Liu Canbo Inventor before: Yi Xiaofeng Inventor before: Ge Pei |
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| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder | ||
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder |
Address after: 226000 No. 117 Linjiang Road, Jiangsu, Nantong Patentee after: NANTONG COSCO KHI SHIP ENGINEERING Co.,Ltd. Address before: 226000 No. 117 Linjiang Road, Jiangsu, Nantong Patentee before: NANTONG COSCO KHI SHIP ENGINEERING Co.,Ltd. |
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| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract | ||
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |
Application publication date: 20170118 Assignee: DALIAN COSCO KHI SHIP ENGINEERING Co.,Ltd. Assignor: NANTONG COSCO KHI SHIP ENGINEERING Co.,Ltd. Contract record no.: X2022980016690 Denomination of invention: A Ship Energy Saving Method Based on Collecting and Analyzing Big Data Granted publication date: 20180316 License type: Common License Record date: 20220930 |