CN110610277A - 一种船舶作业条件预报预警系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种船舶作业条件预报预警系统，其特征在于：包括风浪观测数据模块、大气数值预报模块、大气‑海浪单向耦合数值预报模块和精细化预报产品模块。本发明提供的船舶作业条件预报预警系统可以对影响船舶生产的涌浪等作业条件进行预报、预警，实现涌浪等船舶作业条件信息72小时内短期精确预测，7天长期趋势性预警。可以对在港船舶作业的海洋条件进行实时监测、数值模拟预报和科学评估，提高码头作业安全和计划兑现率。
Description
技术领域
本发明涉及船舶与海洋工程技术领域，特别涉及一种船舶作业条件预报预警系统。
背景技术
近年来，原油码头作为海上原油运输接收的终端，同时也是岸上输油管道的始端，其重要性日益显著。自2015年国家开放原油双权以来，民营炼厂原料问题得到解决，开工率不断增加，进口原油的主要接卸港，油轮滞留现象已成为常态。
据海关数据显示，2017年中国进口原油约4.2亿吨。近年来，随着码头专业化和船舶大型化的发展，我国沿海港口出现了许多15万吨级以上的泊位，主要集中在原油、矿石、LNG等大宗散货领域。此类码头通常面临开敞海域，多在港内口门附近或港外，面临水深浪大、掩护条件差等不利因素。当前，大型油码头影响运营安全和生产效率的问题主要表现在以下两个方面：大型油轮系靠泊安全作业标准尚未健全。由于原油和大型油轮的危险特性，靠离泊作业的规定更加严格，会受到大风、雾、涌浪等因素的影响。根据相关规范，大于15万吨级油轮在码头靠泊允许作业的标准为：风力≦6级，能见度≧1km，顺浪≦2m，横浪≦1.5m，有雷暴时停止作业。目前，我国大宗散货泊位停靠的主力船型多为20万吨、30万吨甚至40万吨级船舶，远超过规范的上限15万吨级，但我国规范对15万吨级以上的船舶作业条件未给出明确的标准。码头运营期间多以现场经验判断能否系靠码头，难以保证复杂海况下的作业安全。涌浪天气对生产作业影响较大，油轮系靠泊安全存在隐患。外海传来的涌浪不同于风浪，波高一般较小，但波长较长，在水平方向上的流动性较大，具有相当大的能量，对港口建筑物的破坏力极大。同时，涌浪会导致系泊船舶产生大幅运动，当波浪周期与船舶固有周期接近时，船舶运动最为剧烈，缆力远大于普通风浪。国内外一些港口因此多次发生断缆事故，严重影响码头作业及安全，因此，涌浪发生时，船舶运动量和缆力均数倍于普通风。如何应对涌浪天气对原油码头生产作业的影响，通过科学的手段，形成船舶作业条件及系泊状态进行未来72小时内的短期精确预测，未来7天长期趋势型预警，对保障码头系泊安全，合理进行生产调度，提高码头接卸效率具有可观的经济效益和重要的安全意义，因此需要设计出一种船舶预报预警系统，可以对船舶生产作业条件进行预报、预警。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明公开了一种船舶作业预报预警系统，可以对船舶作业条件进行预报、预警，实现船舶作业条件信息72小时内短期精确预测，7天长期趋势性预警，对在港船舶作业的海洋条件进行实时监测、数值模拟预报和科学评估，提高码头作业安全和计划兑现率。
为实现上述目的，本发明通过以下技术方案实现：
一方面，本发明提供了一种船舶作业条件预报预警系统，包括风浪观测数据模块、大气数值预报模块、大气-海浪单向耦合数值预报模块和精细化预报产品模块；
所述风浪观测数据模块用于存储测量得到的近海实测气象数据；
所述大气数值预报模块利用气象模型WRF得到风场数据；
所述大气-海浪单向耦合数值预报模块根据得到的风场数据，提供气相强迫场，驱动海面生成海浪，采用海浪数值模型SWAN预报得到预报数据和波浪能，根据得到的近海实测气象数据对海浪数值模型SWAN模型进行修正；所述预报数据包括：波浪数据和涌浪数据；所述波浪数据包括：有效波高、4％波高、1/10波高、平均波高、平均波周期和波向。
所述精细化预报产品模块包括预报模块和船舶预警模块；
所述预报模块用于输出预报数据；
所述船舶预警模块将得到的波浪能与设置的阈值进行比较，根据预警条件对船舶进行预警。
所述波浪能在海浪数值模型SWAN中的计算公式为：
所述E(σ，θ)为方向能谱；所述g为重力加速度，所述ρ为海水的密度，所述θ为波向，所述σ为相对频率，所述Cgx为群速度在x方向上的分量，所述Cgy为群速度在y方向上的分量，所述Jx为波浪能在x方向上的分量，所诉Jy为波浪能在y方向上的分量，所述J为波浪能。
当波浪能≤1时，船舶作业状态良好；
当1＜波浪能≤1.3时，船舶作业状态较差；
当1.3＜波浪能≤5.6时，船舶不能作业；
当5.6＜波浪能时，船舶需逃离码头。
所述海浪数值模型SWAN采用ETOPO1地形数据及近岸高程数据作为水深数据参考，构建地形网格，近岸高程数据具有区域分辨率高，数据准确可靠的特点，缺点在于受到观测限制，观测区域仅限于近岸浅海地区。ETOPO1地形数据是在ETOPO2v2基础之上发展得到的全球高分辨率地形网格数据，空间分辨率为10km，其海岸线，测深，地形，基岩数据集从美国政府机构、国际机构和学术机构获得。水深整合了JODC、NGDC、CEP、CIESM的水深数据，数据具有较高的可信度。由于ETOPO1为全球地形数据，因此其优缺点也很明显：其优点在于该数据覆盖范围要大于近岸高程数据，通过该数据可获得离岸较远地区的海底水深数据，其缺点在于近岸地区分辨率低于地形高程数据，且准确度较地形高程数据要低。因此，项目采用大区域使用ETOPO1地形数据，近岸采用高程数据订正的方法，获得计算海区的地形网格数据，在保证数据精确度的同时保证了计算区域满足计算需求。
所述海浪数值模型SWAN采用网格嵌套方案对海浪进行数值模拟。
本发明的有益效果是：
(1)本发明提供的船舶作业条件预报预警系统可以对影响船舶生产的涌浪等作业条件进行预报、预警，实现船舶作业条件信息72小时内短期精确预测，7天长期趋势性预警。
(2)本发明提供的船舶预警系统可以对在港船舶作业的海洋条件进行实时监测、数值模拟预报和科学评估，提高码头作业安全和计划兑现率。
附图说明：
图1本发明的系统架构示意图；
图2为本发明的大区域的地形网格图；
图3为本发明的小区域的地形网络图。
具体实施方式
为了更好地理解本申请的上述目的、方案和优势，下文提供了详细描述。该详细描述通过使用框图、流程图等附图和/或示例，阐明了装置和/或方法的各种实施方式。在这些框图、流程图和/或示例中，包含一个或多个功能和/或操作。本领域技术人员将理解到：这些框图、流程图或示例内的各个功能和/或操作，能够通过各种各样的硬件、软件、固件单独或共同实施，或者通过硬件、软件和固件的任意组合实施。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
一种船舶作业条件预报预警系统
将本实施例提供的船舶作业条件预报预警系统应用于董家码头，对董家口D12泊位的船舶进行预警。
D12泊位位于董家口港区西防波堤南侧，码头结构为栈桥式，航道水深-23.2m，码头标高13.5m，最大吃水深度-27m，适应船型10-45万吨级，年设计通过能力1800万吨，泊位长450m，引桥长460m，主要用于原油的卸船作业和装船作业。
如图1所示，所述的船舶作业条件预报预警系统包括风浪观测数据模块、大气数值预报模块、大气-海浪单向耦合数值预报模块和精细化预报产品模块；
(I)风浪观测数据模块用于存储测量得到的近海实测气象数据。
(II)所述大气数值预报模块利用气象模型WRF得到风场数据。
气象模型WRF采用三层嵌套模式，驱动场数据采用美国NECP提供的全球气象场预报数据GFS，初步拟定采用0.5°产品。第一层为西太地区和中国大部分区域(约110°E～140°E，15°N～40°N)；第二层为东中国海(覆盖范围：东至120°E，南至20°N)，网格采用0.1°网格；第三层为黄海区域，采用0.05°网格。三层分辨率分别为30km,10km和5km。
(III)所述大气-海浪单向耦合数值预报模块根据得到的风场数据，提供气相强迫场，驱动海面生成海浪，采用海浪数值模型SWAN预报得到预报数据和波浪能，根据得到的近海实测气象数据对海浪数值模型SWAN模型进行修正。所述预报数据包括：波浪数据和涌浪数据；所述波浪数据包括：有效波高、4％波高、1/10波高、平均波高、平均波周期和波向。
所述海浪数值模型SWAN采用ETOPO1地形数据及近岸高程数据作为水深数据参考，构建地形网格，近岸高程数据具有区域分辨率高，数据准确可靠的特点，缺点在于受到观测限制，观测区域仅限于近岸浅海地区。ETOPO1地形数据是在ETOPO2v2基础之上发展得到的全球高分辨率地形网格数据，空间分辨率为1’，其海岸线，测深，地形，基岩数据集从美国政府机构、国际机构和学术机构获得。水深整合了JODC、NGDC、CEP、CIESM的水深数据，数据具有较高的可信度。由于ETOPO1为全球地形数据，因此其优缺点也很明显：其优点在于该数据覆盖范围要大于近岸高程数据，通过该数据可获得离岸较远地区的海底水深数据，其缺点在于近岸地区分辨率低于地形高程数据，且准确度较地形高程数据要低。因此，项目采用大区域使用ETOPO1地形数据，近岸采用高程数据订正的方法，获得计算海区的地形网格数据，在保证数据精确度的同时保证了计算区域满足计算需求。
在本实施例中由于码头区域在整片海域中较小，若采用直接计算该区域海浪参数的方式则会忽略外来涌浪造成的影响，使得计算结果与实际情况差别较大，而在采用等经纬网格的情况下扩大计算区域则需要保证整个区域与近岸区域具有相同的分辨率，这将极大地增加模型的计算量，不利于高效地进行海浪参数预报服务。为解决这一问题，本系统拟采用网格嵌套方案对海浪进行数值模拟。
为保证计算区域足够宽广，尽可能模拟出外部传入至码头的涌浪，又尽可能缩小计算区域，减小计算量，提高计算效率，选取如下两个区域进行网格嵌套方案对海浪进行数值模拟。选取119°E-120.5°E，35°N-35.8°N作为大区域，进行计算，同时为小区域(119.5°E-120°E，35.5°N-35.8°N)提供边界强迫，提供边界强迫的方法采用二维谱方法，即大区域输出计算结果的同时输出小区域边界上的格点的二维海浪谱信息，在小区域的计算中，边界上的二维海浪谱信息将作为外来强迫传入小区域，这就解决了计算小区域时无法准确获取外来海浪信息，从而使得小区域计算结果不准的问题。其中，大区域网格分辨率为1’(约1833m)(如图2所示)，大区域采用ETOPO1地形数据，小区域网格分辨率为2”(约61.1m)(如图3所示)，小区域采用高程数据，并将其插值到均匀网格点上作为地形数据。
(IV)所述精细化预报产品模块包括预报模块和船舶预警模块。
所述波浪能在海浪数值模型SWAN中的计算公式为：
所述E(σ，θ)为方向能谱；所述g为重力加速度，所述ρ为海水的密度，所述θ为波向，所述σ为相对频率，所述Cgx为群速度在x方向上的分量，所述Cgy为群速度在y方向上的分量，所述Jx为波浪能在x方向上的分量，所诉Jy为波浪能在y方向上的分量，所述J为波浪能。
当波浪能≤1时，船舶作业状态良好；
当1＜波浪能≤1.3时，船舶作业状态较差；
当1.3＜波浪能≤5.6时，船舶不能作业；
当5.6＜波浪能时，船舶需逃离码头。
将本系统应用于董家口D12泊位，进行了船舶作业条件预报预警系统的性能测试，测试效果表明船舶作业条件预报预警系统的有效性和可靠性均较高，测试情况如下：本系统对船舶进行周期为72小时内逐小时的短期精确预测及未来7天逐小时的长期趋势性预警。
本系统根据船舶预警模块的波浪能，当波浪能为4.2时，本系统及时发出警报，提醒船舶不能作业；当波浪能为7时，本系统发出警报，提醒船舶需逃离码头，与实际的船舶作业情况一致，提高了码头作业安全和计划兑现率。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础；当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种船舶作业条件预报预警系统，其特征在于：包括风浪观测数据模块、大气数值预报模块、大气-海浪单向耦合数值预报模块和精细化预报产品模块；
所述风浪观测数据模块用于存储测量得到的近海实测气象数据；
所述大气数值预报模块利用气象模型WRF得到风场数据；
所述大气-海浪单向耦合数值预报模块根据得到的风场数据，提供气相强迫场，驱动海面生成海浪，采用海浪数值模型SWAN预报得到预报数据和波浪能，根据得到的近海实测气象数据对海浪数值模型SWAN模型进行修正；
所述精细化预报产品模块包括预报模块和船舶预警模块；
所述预报模块用于输出预报数据；
所述船舶预警模块将得到的波浪能与设置的阈值进行比较，根据预警条件对船舶进行预警。
2.如权利要求1所述的船舶作业条件预报预警系统，其特征在于：所述预报数据包括：波浪数据和涌浪数据。
3.如权利要求2所述的船舶作业条件预报预警系统，其特征在于：所述波浪数据包括：有效波高、4％波高、1/10波高、平均波高、平均波周期和波向。
4.如权利要求1所述的船舶作业条件预报预警系统，其特征在于：所述波浪能在海浪数值模型SWAN中的计算公式为：
所述E(σ，θ)为方向能谱；所述g为重力加速度，所述ρ为海水的密度，所述θ为波向，所述σ为相对频率，所述Cgx为群速度在x方向上的分量，所述Cgy为群速度在y方向上的分量，所述Jx为波浪能在x方向上的分量，所诉Jy为波浪能在y方向上的分量，所述J为波浪能。
5.如权利要求4所述的船舶作业条件预报预警系统，其特征在于：所述的预警条件为：
当波浪能≤1时，船舶作业状态良好；
当1＜波浪能≤1.3时，船舶作业状态较差；
当1.3＜波浪能≤5.6时，船舶不能作业；
当5.6＜波浪能时，船舶需逃离码头。
6.如权利要求1所述的船舶作业条件预报预警系统，其特征在于：所述海浪数值模型SWAN采用ETOPO1地形数据及近岸高程数据作为水深数据参考，构建地形网格。
7.如权利要求6所述的船舶作业条件预报预警系统，其特征在于：所述海浪数值模型SWAN采用网格嵌套方案对海浪进行数值模拟。
8.如权利要求7所述的船舶作业条件预报预警系统，其特征在于：所述网络嵌套方案为采用119°E-120.5°E，35°N-35.8°N作为大区域，所述大区域采用ETOPO1地形数据，进行计算，同时为小区域119.5°E-120°E，35.5°N-35.8°N提供边界强迫，提供边界强迫的方法采用二维谱方法，所述小区域采用高程数据。
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