CN115290834A - 船舶碳排放监测装置及方法 - Google Patents

船舶碳排放监测装置及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115290834A
CN115290834A CN202211226772.8A CN202211226772A CN115290834A CN 115290834 A CN115290834 A CN 115290834A CN 202211226772 A CN202211226772 A CN 202211226772A CN 115290834 A CN115290834 A CN 115290834A
Authority
CN
China
Prior art keywords
ship
emission
information
engine
gaseous
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202211226772.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115290834B (zh
Inventor
邱梦春
梁大荣
屈颖
温作乐
张建清
胡永淦
王超
陈红
秦银龙
于志伟
唐怀武
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hangzhou Zetian Chunlai Technology Co ltd
Original Assignee
Hangzhou Zetian Chunlai Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hangzhou Zetian Chunlai Technology Co ltd filed Critical Hangzhou Zetian Chunlai Technology Co ltd
Priority to CN202211226772.8A priority Critical patent/CN115290834B/zh
Publication of CN115290834A publication Critical patent/CN115290834A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115290834B publication Critical patent/CN115290834B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
    • G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)

Abstract

本申请公开了一种船舶碳排放监测的装置，用于监测船舶的碳排放，包括：第一接收模块接收AIS发射器发送的AIS信息；第二接收模块接收船载远程终端发送的船载远程终端信息；存储模块存储气态物排放量占比系数模型，船舶档案信息，船舶燃料供应登记信息，AIS信息和船载远程终端信息；计算模块根据船舶识别号调用船舶档案信息和船舶燃料供应信息，并结合气态物排放量占比系数模型获取每种类型发动机的气态物排放量占比系数，根据气态物排放量占比系数、AIS信息和船载远程终端信息计算船舶碳排放总量。本申请通过AIS和船载远程终端的信息，结合气态物排放量占比模型，提高了船舶碳排放的监测精度。

Description

船舶碳排放监测装置及方法
技术领域
本申请涉及船舶碳排放技术领域，尤其涉及一种船舶碳排放监测装置及方法。
背景技术
温室气体浓度逐年增加，所引起的气候变暖是全世界所面临的重大环境问题，交通领域作为第三大碳排放源，引起了各国重大关注，船舶作为重要的交通工具，其碳排放随着海运/河运飞速发展，对各国船舶排放控制区的环境影响越来越严重，各国对船舶碳排放的管控也日趋严格。目前，船舶碳排放均采用评估方法： 1）专利CN105115554A公开了一种通过统计一定时间的船舶油耗量和单船层面获得的船舶排放因子，计算船舶的碳排放量。由于船舶的碳排放会受到航行状态、发动机类型、区域差异等不同，采用单船排放监测，推演各区域自行汇总排放区内碳排放评估的粗放估算方法，测量精度太差，不具有代表性；
2）专利CN111289690A公开基于AIS的区域船舶碳排放监测方法，通过获取船舶AIS信息以及已建立的单船碳排放计算模型，从而计算船舶不同状态下的碳排放情况。这种方法未通过直接测量船舶的碳排放数据，单船舶碳排放计算模型不具有普适性，故测量精度偏差也较大。
直接碳排放测量，通过船舶废气连续在线监测系统采集排烟口处船舶碳排放，精确度高，但整个系统价格昂贵，预处理系统复杂，维护频次高，此外，系统过于庞大，安装条件有限制。
基于以上问题，有必要提出一种技术方案，对船舶的碳排放进行精准监测。
发明内容
本申请的目的在于提供一种船舶碳排放监测装置及方法，用于对船舶的碳排放进行精准监测。
基于以上目的，本申请提供一种船舶碳排放监测装置，设于监控平台，装置包括：
接收模块，用于接收船载远程终端发送的船载远程终端信息，船载远程终端信息包括：船舶的船舶识别号、船舶各个类型发动机的尾气排放流量、尾气湿度、尾气温度以及温室气体监测浓度；
存储模块，存储模块用于存储气态物排放量占比系数模型，气态物排放量占比系数模型包括第一信息与气态物排放量占比系数的映射关系；
存储模块还用于按照船舶识别号存储第一信息；
计算模块，根据船舶识别号获取第一信息，结合气态物排放量占比系数模型，索引获得气态物排放量占比系数，根据气态物排放量占比系数及船载远程终端信息计算碳排放总量。
进一步的，存储模块按照船舶识别号存储船舶档案信息和船舶燃料供应登记信息，船舶档案信息包括船舶的发动机类型及各个类型发动机的排放标准，船舶的排放阶段与发动机的排放标准相关；
第一信息包括：发动机类型、排放阶段以及燃料类型；
装置还包括:
模型构建模块，用于构建气态物排放量占比系数模型;
模型构建模块基于不同类型船舶的排放统计分析结果，获得每种类型的发动机在使用任一燃料类型情况下，在不同排放阶段的气态物排放量占比系数，根据气态物排放量占比系数、船舶的排放阶段以及燃料类型构建针对不同类型的发动机的气态物排放量占比系数模型。
进一步的，计算模块根据船舶识别号调用船舶的船舶档案信息和船舶燃料供应登记信息获取第一信息，并结合气态物排放量占比系数模型，通过索引规则获得每种发动机的气态物排放量占比系数；
计算模块根据气态物排放量占比系数和船载远程终端信息，计算标准状态下干船舶尾气的气态物排放量；
计算模块根据标准状态下干船舶尾气的气态物排放量、温室气体监测浓度以及每种发动机的气态物排放量占比系数，分别计算船舶的各个发动机的碳排放量，并根据船舶的各个发动机的碳排放量计算船舶的总碳排放量。
进一步的，船舶的总碳排放量表达式如下：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
表示船舶排放温室气体种类，j表示发动机类型，M gas，i 表示第i种温室气体的摩尔质量，η s，i，j 表示第i种气态物在第j个发动机气态物排放量占比系数，C gas，i 表示第i种温室气体监测浓度，T c，j 为对应船舶发动机工作的时间，CF表示综合修正因子，
Q sn 表示标准状态下干船舶尾气的气态物排放量，其表达式为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
，
Q j 表示船舶的尾气排放流量，t s 表示尾气温度，X sw 表示尾气湿度。
进一步的，接收模块还用于接收AIS发射器发送的AIS信息，AIS信息包括：船舶的船舶识别号、船速信息以及船舶的主机负载信息；
计算模块根据AIS信息以及船载远程终端信息获取船舶的航行状态；
第一信息还包括船舶的航行状态；
模型构建模块基于不同类型船舶的排放统计分析结果，获得每种类型的发动机在使用任一类型的燃料时，在任一航行状态下，不同排放阶段的气态物排放量占比系数，根据气态物排放量占比系数、船舶的航行状态、船舶的排放阶段以及燃料类型构建针对不同类型的发动机的气态物排放量占比系数模型。
进一步的，装置还包括：
计算模块根据船舶识别号调用船舶的船舶档案信息和船舶燃料供应登记信息，并结合航行状态和气态物排放量占比系数模型，通过索引规则获得每种发动机的气态物排放量占比系数；
计算模块根据上述气态物排放量占比系数和船载远程终端信息，计算标准状态下干船舶尾气的气态物排放量；
计算模块根据标准状态下干船舶尾气的气态物排放量、温室气体监测浓度、每种发动机的气态物排放量占比系数以及AIS信息，分别计算船舶的各个发动机的碳排放量，并根据船舶的各个发动机的碳排放量计算船舶的总碳排放量。
进一步的，船舶的总碳排放量表达式如下：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure 208778DEST_PATH_IMAGE002
表示船舶排放温室气体种类，j表示发动机类型，k表示船舶的航行状态，M gas，i 表示第i种温室气体的摩尔质量，η s，i，j，k 表示第i种气态物在第j个发动机、第k个航行状态中气态物排放量占比系数，C gas 表示第i种温室气体监测浓度，T c，j，k 表示对应船舶发动机和航行状态的工作的时间，CF表示综合修正因子，
Q sn 表示标准状态下干船舶尾气的气态物排放量，其表达式为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
，
Q j 表示船舶的尾气排放流量，t s 表示尾气温度，X sw 表示尾气湿度。
进一步的，船舶至少包括5种航行状态，其中，
第一航行状态，当船舶的尾气排放流量小于第一阈值，且在第一时间间隔内船舶的船速小于第一速度时，船舶处于第一航行状态；
第二航行状态，当船舶的尾气排放流量小于第一阈值，在第二时间间隔内船舶的船速大于等于第一速度，且小于第二速度时，船舶处于第二航行状态；
第三航行状态，当船舶的尾气排放流量大于等于第一阈值，在第三时间间隔内船舶的船速大于等于第二速度，且主机负载小于第一负载阈值时，船舶处于第三航行状态；
第四航行状态，当船舶的尾气排放流量大于等于第一阈值，在第三时间间隔内船舶的船速大于等于第二速度，且主机负载大于等于第一负载阈值，且主机负载小于第二负载阈值时，船舶处于第四航行状态；
第五航行状态，当船舶的尾气排放流量大于等于第一阈值，且主机负载大于等于第二负载阈值时，船舶处于第五航行状态。
进一步的，装置还包括计时模块，用于对船舶的各个航行状态的持续时间进行计时，当船舶处于第一航行状态和第二航行状态时，计时模块从船舶的尾气排放流量小于第一阈值时开始计时；
当船舶处于第三航行状态、第四航行状态和第五航行状态时，计时模块从船舶的尾气排放流量大于第一阈值时开始计时。
本申请还提供一种船舶碳排放监测方法，方法包括以下步骤：
接收船载远程终端发送的船载远程终端信息，船载远程终端信息包括：船舶的船舶识别号、船舶各个类型发动机的尾气排放流量、尾气湿度、尾气温度以及温室气体监测浓度；
构建气态物排放量占比系数模型，气态物排放量占比系数模型包括第一信息与气态物排放量占比系数的映射关系；
按照船舶识别号存储第一信息；
根据船舶识别号获取第一信息，结合气态物排放量占比系数模型，索引获得气态物排放量占比系数，根据气态物排放量占比系数及船载远程终端信息计算碳排放总量。
本申请提供一种船舶碳排放监测装置，通过接收AIS信息和船载远程终端信息，并将所接收的信息根据船舶识别号存入存储模块，存储模块还用于存储气态物排放量占比系数模型，以及船舶档案信息和船舶燃料供应登记信息，计算模块根据船舶识别号调用船舶档案信息和船舶燃料供应登记信息，并结合气态物排放量占比系数模型获取船舶包括的每种类型发动机的气态物排放量占比系数，根据气态物排放量占比系数、AIS信息和船载远程终端信息计算船舶的碳排放总量，使得船舶碳排放量监测更加实时、准确。
附图说明
图1为本申请提供的设于监控平台的船舶碳排放监测装置的结构示意图；
图2为本申请提供的气态物排放量占比系数二维模型示意图；
图3为本申请提供的气态物排放量占比系数三维模型示意图；
图4为本申请提供的船舶碳排放监测系统的结构示意图；
图5为本申请提供的船舶碳排放监测系统的使用方法流程图；
图6为本申请提供的船舶碳排放监测方法流程图。
具体实施方式
以下将结合附图所示的具体实施方式对本申请进行详细描述，但这些实施方式并不限制本申请，本领域的普通技术人员根据这些实施方式所做出的结构、方法、或功能上的变换均包含在本申请的保护范围内。
请参考图1 ，其示出了本申请一个实施例提供的船舶碳排放监测装置的结构示意图，该监测装置设于监控平台，包括：
接收模块11，用于接收船载远程终端发送的船载远程终端信息，船载远程终端信息包括以下信息的一种或多种：船舶识别号（MMSI），船舶各个类型发动机（主机、副机和锅炉）尾气排放口的尾气排放流量、尾气湿度、尾气温度、温室气体监测浓度。
对于任一艘船舶，船舶上会安装有多个类型的发动机（例如主机、副机、锅炉等），对单个船舶的碳排放监测需要考虑不同位置发动机对应尾气排放口的累加和，因此，本申请在每个类型发动机的尾气排放口都安装有船载远程终端，船载远程终端在安装时会预设所在船舶的船舶识别号（MMSI）用以识别该船载远程终端所属的船舶，并且，还会对船载远程终端预设发动机代号，用以识别该船载远程终端所检测的发动机。发动机代号可以为：主机、副机1、副机2、副机3……锅炉。
存储模块12，存储模块12用于存储气态物排放量占比系数模型，气态物排放量占比系数模型包括第一信息与气态物排放量占比系数的映射关系；
存储模块12还用于按照船舶识别号存储第一信息；
计算模块13，根据船舶识别号获取第一信息，结合气态物排放量占比系数模型，索引获得气态物排放量占比系数，根据气态物排放量占比系数及船载远程终端信息计算碳排放总量。
作为一种可选的实现方式，本申请实施例提供的船舶碳排放监测装置还包括模型构建模块14，模型构建模块14用于构建气态物排放量占比系数模型。
如图2 所示，其示出与燃料类型和排放阶段相关的二维气态物排放量占比系数模型示意图。模型构建模块14基于不同类型船舶的排放统计分析结果，获得每种类型的发动机在使用任一燃料类型情况下，在不同排放阶段的气态物排放量占比系数，根据气态物排放量占比系数、船舶的排放阶段以及燃料类型构建针对不同类型的发动机的二维气态物排放量占比系数模型。
其中，发动机的类型包括主机，副机和锅炉；主机和副机可以分别进一步细分为低速柴油发动机、中速柴油发动机、高速柴油发动机、燃气轮发动机、蒸汽轮发动机；锅炉包括蒸汽锅炉等。
燃料类型包括重油、船用燃料油、柴油I（0.035%S）、柴油II（0.005%S）、柴油III（0.001%S）。
排放阶段与发动机的排放标准相关，排放阶段可以表示为Tier0、Tier1、Tier2等。各个类型发动机的排放标准存在于存储模块12预存的船舶档案信息中。
根据以上说明，本申请实施例提供的二维气态物排放量占比系数模型包括第一信息与气态物排放量占比系数的映射关系。其中，第一信息包括：发动机类型、排放阶段以及燃料类型。
作为一种可选的实现方式，存储模块12按照船舶识别号存储船舶档案信息和船舶燃料供应登记信息，船舶档案信息包括船舶的发动机类型及各个类型发动机的排放标准，船舶的排放阶段与发动机的排放标准相关。
作为一种可选的实现方式，计算模块13根据船舶识别号调用船舶档案信息和船舶燃料供应登记信息获取第一信息，并结合气态物排放量占比系数模型，通过索引规则获得每种发动机的气态物排放量占比系数。
作为一种可选的实现方式，对于二维气态物排放量占比系数模型，索引规则可以为：根据船舶识别号（MMSI）调用平台预存的船舶档案信息和燃料供应登记信息，获取该船舶的任一发动机的排放标准和使用的燃料类型，根据该发动机的排放标准和使用的燃料类型在二维气态物排放量占比系数模型中进行索引，从而获得该发动机的气态物排放量占比系数。
例如，以某一船舶识别号（MMSI）调用监控平台预存的船舶档案信息和燃料供应登记信息，可以获悉，该船舶的主机可以为低速柴油发动机，所用的燃料类型可以为柴油I（0.035%S），并且，主机的排放标准所对应的排放阶段可以为Tier0；进而以柴油I（0.035%S）和排放阶段Tier0在二维气态物排放量占比系数模型中索引到该船舶主机的气态物排放量占比系数。
作为一种可选的实现方式，计算模块13根据气态物排放量占比系数，结合船载远程终端信息中的尾气流量、湿度和温度，计算标准状态下干船舶尾气的气态物排放流量，并根据标准状态下干船舶尾气的气态物排放量、温室气体监测浓度以及每种发动机的气态物排放量占比系数，分别计算船舶的各个发动机的碳排放量，并根据船舶的各个发动机的碳排放量计算船舶的总碳排放量。
船舶的总碳排放量表达式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE006
其中，
Figure 690313DEST_PATH_IMAGE002
表示船舶排放温室气体种类，j表示发动机类型，M gas，i 表示第i种温室气体的摩尔质量，η s，i，j 表示第i种气态物在第j个发动机排放量分担率，C gas，i 表示第i种温室气体监测浓度，T c，j 为对应船舶发动机工作的时间，CF表示综合修正因子。
Q sn 表示标准状态下干船舶尾气的气态物排放量，其表达式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
，
Q j 表示船舶的尾气排放流量，t s 表示尾气温度，X sw 表示尾气湿度。
综上，本实施例所提供的船舶碳排放监测装置，先构建与燃料类型和排放阶段相关的二维气态物排放量占比系数模型，结合船舶档案信息和燃料供应登记信息获取船舶包括的每种类型发动机的气态物排放量占比系数，并根据气态物排放量占比系数和船载远程终端信息计算船舶的碳排放总量，可以精确的测得船舶碳排放总量。
作为一种可选的实现方式，本申请还提供一种三维气态物排放量占比系数模型，基于三维气态物排放量占比系数模型，可以更精确的测得船舶碳排放量。
如图3所示 ，其示出与燃料类型、排放阶段和航行状态相关的三维气态物排放量占比系数模型示意图。模型构建模块14基于不同类型船舶的排放统计分析结果，获得每种类型的发动机在使用任一类型的燃料时，在任一航行状态下，不同排放阶段的气态物排放量占比系数，根据气态物排放量占比系数、船舶的排放阶段、航行状态以及燃料类型构建针对不同类型的发动机的三维气态物排放量占比系数模型。
根据以上说明，三维气态物排放量占比系数模型包括第一信息与气态物排放量占比系数的映射关系。其中，第一信息包括：发动机类型、排放阶段、燃料类型以及船舶的航行状态。
其中，发动机的类型包括主机，副机和锅炉；主机和副机进一步细分为低速柴油发动机、中速柴油发动机、高速柴油发动机、燃气轮发动机、蒸汽轮发动机；锅炉包括蒸汽锅炉等。
燃料的类型包括重油、船用燃料油、柴油I（0.035%S）、柴油II（0.005%S）、柴油III（0.001%S）。
排放阶段与发动机的排放标准相关，排放阶段可以表示为Tier0、Tier1、Tier2等。各个类型发动机的排放标准存在于存储模块12预存的船舶档案信息中。
作为一种可选的实现方式，接收模块11还用于接收AIS发射器发送的AIS信息，AIS信息包括：船舶识别号（MMSI）、船舶的船速信息以及船舶的主机负载信息。
计算模块13根据接收的AIS信息以及船载远程终端信息获取船舶的航行状态，船舶至少包括5种航行状态：第一航行状态（系泊）、第二航行状态（锚泊）、第三航行状态（港内机动）、第四航行状态（低速巡航）、第五航行状态（巡航）。
在一种可能的实现方式中，具体判断规则如下：
船舶的航行状态与船速、主机负载和尾气排放流量相关，故可以通过AIS信息中的船舶航速信息、主机负载信息以及船载远程终端信息中的尾气排放流量信息来判断船舶的航行状态。
AIS信息以2s-6min为间隔间断发出，信息不具实时性，船载远程终端信息以固定时间间隔（通常为300ms）发送信息；将AIS信息与船载远程终端信息结合可以实时判断船舶的航行状态。
第一航行状态，当船舶的尾气排放流量小于第一阈值Vk，且在第一时间间隔6min内船舶的船速小于第一速度1节时，船舶处于第一航行状态；
第二航行状态，当船舶的尾气排放流量小于第一阈值Vk，在第二时间间隔3min内船舶的船速大于等于第一速度1节，且小于第二速度3节时，船舶处于第二航行状态；
第三航行状态，当船舶的尾气排放流量大于等于第一阈值Vk，在第三时间间隔20s内船舶的船速大于等于第二速度3节，且主机负载小于第一负载阈值20%时，船舶处于第三航行状态；
第四航行状态，当船舶的尾气排放流量大于等于第一阈值Vk，在第三时间间隔内船舶的船速大于等于第二速度，且主机负载大于等于第一负载阈值20%，且主机负载小于第二负载阈值65%时，船舶处于第四航行状态；
第五航行状态，当船舶的尾气排放流量大于等于第一阈值Vk，且主机负载大于等于第二负载阈值65%时，船舶处于第五航行状态。
其中，Vk因不同发动机状态值不一样，取值在2-10m/s。
本装置还包括计时模块15，用于对船舶的各个航行状态的持续时间进行计时。
计时模块15会对上述各个航行状态的持续时间计时，当船舶处于第一航行状态和第二航行状态时，计时模块15从船舶的尾气排放流量小于第一阈值Vk时开始计时，当船舶处于第三航行状态、第四航行状态和第五航行状态时，计时模块15从船舶的尾气排放流量大于第一阈值Vk时开始计时。
作为一种可选的实现方式，计算模块13根据船舶识别号调用船舶档案信息和船舶燃料供应登记信息，并结合船舶航行状态以及三维气态物排放量占比系数模型，通过索引规则获得每种发动机的气态物排放量占比系数。对于三维气态物排放量占比系数模型，索引规则可以为：根据船舶识别号（MMSI）调用平台预存的船舶档案信息和燃料供应登记信息，获取该船舶的任一发动机的排放标准和使用的燃料类型；根据船舶识别号（MMSI）调用平台存储的船速信息、船舶主机负载信息和尾气排放流量，由计算模块13判定该船舶的航行状态，根据该发动机的排放标准、使用的燃料类型和船舶的航行状态在三维气态物排放量占比系数模型中进行索引，从而获得该发动机的气态物排放量占比系数。
例如，以某一船舶识别号（MMSI）调用监控平台预存的船舶档案信息和燃料供应登记信息，可以获悉，该船舶的主机为低速柴油发动机，所用的燃料为柴油I（0.035%S），并且，主机的排放标准所对应的排放阶段可以为Tier0；以该船舶识别号（MMSI）调用监控平台存储的船速信息、船舶主机负载信息和尾气排放流量，由计算模块13判定该船舶的航行状态为第二航行状态，进而以柴油I（0.035%S）、排放阶段Tier0和第二航行状态在三维气态物排放量占比系数模型中索引到该船舶主机的气态物排放量占比系数。
计算模块13通过索引规则获得每种发动机的气态物排放量占比系数。根据燃料类型、排放阶段、发动机类型在预存的气态物排放量占比模型中索引到所监测船舶的气态物排放量占比系数，与船载远程终端接收的尾气流量、湿度和温度，计算标准状态下干船舶尾气的气态物排放流量。根据气态物排放量占比系数和船载远程终端信息中的尾气流量、湿度和温度，计算标准状态下干船舶尾气的气态物排放量。
计算模块13根据标准状态下干船舶尾气的气态物排放量、温室气体监测浓度、每种发动机的气态物排放量占比系数以及AIS信息，分别计算船舶的各个发动机的碳排放量，并根据船舶的各个发动机的碳排放量计算船舶的总碳排放量。
船舶的总碳排放量表达式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE008
其中，
Figure 448971DEST_PATH_IMAGE002
表示船舶排放温室气体种类，j表示发动机类型，k表示船舶的航行状态，M gas，i 表示第i种温室气体的摩尔质量，η s，i，j，k 表示第i种气态物在第j个发动机、第k个航行状态中气态物排放量占比系数，C gas，i 表示第i种温室气体监测浓度，T c，j，k 表示对应船舶发动机和航行状态的工作的时间，CF表示综合修正因子，
Q sn 表示标准状态下干尾气流量，其表达式为
Figure DEST_PATH_IMAGE009
，
Q j 表示船舶的尾气排放流量，t s 表示尾气温度，X sw 表示尾气湿度。
综上，本实施例所提供的船舶碳排放监测装置，先构建与燃料类型、排放阶段和航行状态相关的三维气态物排放量占比系数模型，结合船舶档案信息、燃料供应登记信息、船速信息、船舶主机负载信息和尾气排放流量获取船舶包括的每种类型发动机的气态物排放量占比系数，并根据气态物排放量占比系数、AIS信息和船载远程终端信息计算船舶的碳排放总量，可以更精确的测的船舶碳排放总量。
本申请实施例还提供一种船舶碳排放监测装置，设于船舶，包括：AIS发射器和船载远程终端。
AIS发射器通过AIS基站向监控平台发送船舶的AIS信息， AIS信息包括以下信息的一种或多种：船舶识别号（MMSI）、船舶的船速信息以及船舶的主机负载信息。
船载远程终端用于向监控平台发送的船载远程终端信息，船载远程终端信息包括以下信息的一种或多种：船舶的船舶识别号（MMSI）、船舶各个类型发动机尾气排放口的尾气排放流量、尾气湿度、尾气温度、温室气体监测浓度。
在本实施例中，AIS信息和船载远程终端信息按照船舶识别号（MMSI）存储在监控平台，并触发监控平台根据船舶识别号（MMSI）调用船舶档案信息和船舶燃料供应登记信息，并结合预存在监控平台的气态物排放量占比系数模型，获取船舶包括的每种类型发动机的气态物排放量占比系数，根据气态物排放量占比系数、AIS信息和船载远程终端信息计算船舶的碳排放总量。
请参考图4，其示出了本实施例提供的一种船舶碳排放监测系统结构示意图。以采用本申请实施例提供的三维气态物排放量占比系数模型为例，船舶碳排放监测系统包括：监控平台100和数据采集部200。
监控平台100是设于监控端的服务器，该服务器可以是一台服务器，或者由若干台服务器组成的服务器集群，或者是一个云计算服务中心。
数据采集部200包括AIS发射器21以及船载远程终端22。
AIS发射器21用于向监控平台100发送AIS信息，AIS信息包括：船舶识别号（MMSI）、船速信息以及船舶的主机负载信息。
船载远程终端22用于向监控平台100发送的船载远程终端信息，船载远程终端信息包括：船舶的船舶识别号（MMSI）、船舶各个类型发动机尾气排放口的尾气排放流量、尾气湿度、尾气温度、温室气体监测浓度。
AIS发射器21通过AIS基站与监控平台100通信连接，船载远程终端22通过4G/5G基站和AIS基站与监控平台100通信连接。
请参考图5 ，其示出了本实施例提供的一种碳排放监测系统的使用方法流程图。
数据采集部采集船舶数据，并向监控平台发送AIS信息和船载远程终端信息。
其中，AIS信息包括：船舶识别号（MMSI）、船速信息以及船舶的主机负载信息。船载远程终端信息包括：船舶各个发动机（主机、副机和锅炉）尾气排放口的尾气排放流量、尾气湿度、尾气温度、温室气体监测浓度。
监控平台接收AIS信息和船载远程终端信息，并将所接收的信息根据船舶识别号存入存储服务器。
监控平台根据尾气排放流量、船速和主机负载确定船舶的航行状态，根据船舶识别号（MMSI）调用监控平台船舶档案信息与燃料供应登记信息。
其中，尾气排放流量、船速和主机负载与船舶的航行状态相关，可以通过尾气排放流量、船速和主机负载判断船舶所处的航行状态。
监控平台基于预存的气态物排放量占比系数模型，并根据以下信息中索引获得包括的每种类型发动机的气态物排放量占比系数：燃料类型、排放阶段、发动机类型、船舶航行状态。
监控平台根据气态物排放量占比系数、尾气流量以及尾气温度和湿度计算标准状态下干船舶尾气气态物排放流量。
监控平台根据接收的船载远程终端信息中的温室气体监测浓度，标准状态下干船舶尾气气态物排放流量，以及船舶航行状态对应的时间，计算船舶主机、副机和锅炉对应的碳排放量，累加求得船舶碳排放总量。
如图6所示，本申请实施例还提供一种船舶碳排放监测方法，包括以下步骤：
接收船载远程终端发送的船载远程终端信息，船载远程终端信息包括：船舶的船舶识别号、船舶各个类型发动机的尾气排放流量、尾气湿度、尾气温度以及温室气体监测浓度；
构建气态物排放量占比系数模型，气态物排放量占比系数模型包括第一信息与气态物排放量占比系数的映射关系；
按照船舶识别号存储第一信息；
根据船舶识别号获取第一信息，结合气态物排放量占比系数模型，索引获得气态物排放量占比系数，根据气态物排放量占比系数及船载远程终端信息计算碳排放总量。
作为一种可选的实现方式，第一信息包括发动机类型、排放阶段以及燃料类型，第一信息可以通过调用预存的船舶档案信息和船舶燃料供应登记信息获取。
将第一信息与本申请实施例提供的二维气态物排放量占比系数模型相结合，可以获得气态物排放量占比系数，进而根据气态物排放量占比系数以及船载远程终端信息可以获得船舶碳排放总量。
作为另一种可选的实现方式，第一信息还包括船舶的航行状态。在此种实现方式下，船舶碳排放监测方法还包括以下步骤：
接收AIS信息，AIS信息包括：船舶的船舶识别号、船速信息以及船舶的主机负载信息。
根据AIS信息以及船载远程终端信息获得船舶的航行状态，以及各个航行状态的持续时间。
将第一信息与本申请实施例提供的三维气态物排放量占比系数模型相结合，获得气态物排放量占比系数，进而根据气态物排放量占比系数、船载远程终端信息以及AIS信息获得船舶碳排放总量。
本申请实施例提供的船舶碳排放监测装置构建了二维气态物排放量占比系数模型，结合船舶档案信息和燃料供应登记信息获取船舶包括的每种类型发动机的气态物排放量占比系数，并根据气态物排放量占比系数和船载远程终端信息精确计算船舶的碳排放总量。
进一步的，还构建了三维气态物排放量占比系数模型，三维气态物排放量占比系数模型中加入了船舶航行状态对气态物排放量占比系数的影响，使得利用本申请提供的方法计算船舶的碳排放总量更加精确。
以上所揭露的仅为本申请的较佳实施例而已，然其并非用以限定本申请之权利范围，本领域普通技术人员可以理解：在不脱离本申请及所附的权利要求的精神和范围内，改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，仍属于申请所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种船舶碳排放监测装置，设于监控平台，其特征在于，所述装置包括：
接收模块，用于接收船载远程终端发送的船载远程终端信息，所述船载远程终端信息包括：所述船舶的船舶识别号、所述船舶各个类型发动机的尾气排放流量、尾气湿度、尾气温度以及温室气体监测浓度；
存储模块，所述存储模块用于存储气态物排放量占比系数模型，所述气态物排放量占比系数模型包括第一信息与气态物排放量占比系数的映射关系；
所述存储模块还用于按照所述船舶识别号存储所述第一信息；
计算模块，根据所述船舶识别号获取第一信息，结合所述气态物排放量占比系数模型，索引获得气态物排放量占比系数，根据气态物排放量占比系数及船载远程终端信息计算碳排放总量。
2.根据权利要求1所述的船舶碳排放监测装置，其特征在于，
所述存储模块按照船舶识别号存储船舶档案信息和船舶燃料供应登记信息，所述船舶档案信息包括船舶的发动机类型及各个类型发动机的排放标准，所述船舶的排放阶段与所述发动机的排放标准相关；
所述第一信息包括：发动机类型、排放阶段以及燃料类型；
所述装置还包括:
模型构建模块，用于构建所述气态物排放量占比系数模型;
所述模型构建模块基于不同类型船舶的排放统计分析结果，获得每种类型的发动机在使用任一燃料类型情况下，在不同排放阶段的气态物排放量占比系数，根据所述气态物排放量占比系数、船舶的排放阶段以及燃料类型构建针对不同类型的发动机的气态物排放量占比系数模型。
3.根据权利要求2所述的船舶碳排放监测装置，其特征在于，所述计算模块根据所述船舶识别号调用所述船舶的船舶档案信息和船舶燃料供应登记信息获取第一信息，并结合所述气态物排放量占比系数模型，通过索引规则获得每种发动机的气态物排放量占比系数；
所述计算模块根据所述气态物排放量占比系数和所述船载远程终端信息，计算标准状态下干船舶尾气的气态物排放量；
所述计算模块根据所述标准状态下干船舶尾气的气态物排放量、所述温室气体监测浓度以及每种发动机的气态物排放量占比系数，分别计算所述船舶的各个发动机的碳排放量，并根据所述船舶的各个发动机的碳排放量计算所述船舶的总碳排放量。
4.根据权利要求3所述的船舶碳排放监测装置，其特征在于，所述船舶的总碳排放量表达式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE002
表示船舶排放温室气体种类，j表示发动机类型，M gas，i 表示第i种温室气体的摩尔质量，η s，i，j 表示第i种气态物在第j个发动机气态物排放量占比系数，C gas，i 表示第i种温室气体监测浓度，T c，j 为对应船舶发动机工作的时间，CF表示综合修正因子，
Q sn 表示标准状态下干船舶尾气的气态物排放量，其表达式为
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，
Q j 表示所述船舶的尾气排放流量，t s 表示尾气温度，X sw 表示尾气湿度。
5.根据权利要求2所述的船舶碳排放监测装置，其特征在于，
所述接收模块还用于接收AIS发射器发送的AIS信息，所述AIS信息包括：所述船舶的船舶识别号、船速信息以及所述船舶的主机负载信息；
所述计算模块根据所述AIS信息以及船载远程终端信息获取所述船舶的航行状态；
所述第一信息还包括船舶的航行状态；
所述模型构建模块基于不同类型船舶的排放统计分析结果，获得每种类型的发动机在使用任一类型的燃料时，在任一航行状态下，不同排放阶段的气态物排放量占比系数，根据所述气态物排放量占比系数、船舶的航行状态、船舶的排放阶段以及燃料类型构建针对不同类型的发动机的气态物排放量占比系数模型。
6.根据权利要求5所述的船舶碳排放监测装置，其特征在于，所述装置还包括：
所述计算模块根据所述船舶识别号调用所述船舶的船舶档案信息和船舶燃料供应登记信息，并结合所述航行状态和所述气态物排放量占比系数模型，通过索引规则获得每种发动机的气态物排放量占比系数；
所述计算模块根据上述气态物排放量占比系数和所述船载远程终端信息，计算标准状态下干船舶尾气的气态物排放量；
所述计算模块根据所述标准状态下干船舶尾气的气态物排放量、所述温室气体监测浓度、每种发动机的气态物排放量占比系数以及所述AIS信息，分别计算所述船舶的各个发动机的碳排放量，并根据所述船舶的各个发动机的碳排放量计算所述船舶的总碳排放量。
7.根据权利要求6所述的船舶碳排放监测装置，其特征在于，所述船舶的总碳排放量表达式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure 917141DEST_PATH_IMAGE002
表示船舶排放温室气体种类，j表示发动机类型，k表示船舶的航行状态，M gas，i 表示第i种温室气体的摩尔质量，η s，i，j，k 表示第i种气态物在第j个发动机、第k个航行状态中气态物排放量占比系数，C gas 表示第i种温室气体监测浓度，T c，j，k 表示对应船舶发动机和航行状态的工作的时间，CF表示综合修正因子，
Q sn 表示标准状态下干船舶尾气的气态物排放量，其表达式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
，
Q j 表示所述船舶的尾气排放流量，t s 表示尾气温度，X sw 表示尾气湿度。
8.根据权利要求5所述的船舶碳排放监测装置，其特征在于，
所述船舶至少包括5种航行状态，其中，
第一航行状态，当所述船舶的尾气排放流量小于第一阈值，且在第一时间间隔内所述船舶的船速小于第一速度时，所述船舶处于第一航行状态；
第二航行状态，当所述船舶的尾气排放流量小于第一阈值，在第二时间间隔内所述船舶的船速大于等于第一速度，且小于第二速度时，所述船舶处于第二航行状态；
第三航行状态，当所述船舶的尾气排放流量大于等于第一阈值，在第三时间间隔内所述船舶的船速大于等于第二速度，且主机负载小于第一负载阈值时，所述船舶处于第三航行状态；
第四航行状态，当所述船舶的尾气排放流量大于等于第一阈值，在第三时间间隔内所述船舶的船速大于等于第二速度，且主机负载大于等于第一负载阈值，且主机负载小于第二负载阈值时，所述船舶处于第四航行状态；
第五航行状态，当所述船舶的尾气排放流量大于等于第一阈值，且主机负载大于等于第二负载阈值时，所述船舶处于第五航行状态。
9.根据权利要求8所述的船舶碳排放监测装置，其特征在于，所述装置还包括计时模块，用于对所述船舶的各个航行状态的持续时间进行计时，当所述船舶处于第一航行状态和第二航行状态时，所述计时模块从所述船舶的尾气排放流量小于第一阈值时开始计时；
当所述船舶处于第三航行状态、第四航行状态和第五航行状态时，所述计时模块从所述船舶的尾气排放流量大于第一阈值时开始计时。
10.一种船舶碳排放监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
接收船载远程终端发送的船载远程终端信息，所述船载远程终端信息包括：所述船舶的船舶识别号、所述船舶各个类型发动机的尾气排放流量、尾气湿度、尾气温度以及温室气体监测浓度；
构建气态物排放量占比系数模型，所述气态物排放量占比系数模型包括第一信息与气态物排放量占比系数的映射关系；
按照所述船舶识别号存储所述第一信息；
根据所述船舶识别号获取第一信息，结合所述气态物排放量占比系数模型，索引获得气态物排放量占比系数，根据气态物排放量占比系数及船载远程终端信息计算碳排放总量。
CN202211226772.8A 2022-10-09 2022-10-09 船舶碳排放监测装置及方法 Active CN115290834B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211226772.8A CN115290834B (zh) 2022-10-09 2022-10-09 船舶碳排放监测装置及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211226772.8A CN115290834B (zh) 2022-10-09 2022-10-09 船舶碳排放监测装置及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115290834A true CN115290834A (zh) 2022-11-04
CN115290834B CN115290834B (zh) 2023-01-06

Family

ID=83834395

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211226772.8A Active CN115290834B (zh) 2022-10-09 2022-10-09 船舶碳排放监测装置及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115290834B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116703185A (zh) * 2023-08-09 2023-09-05 杭州泽天春来科技有限公司 交通载体的碳排放分析装置及方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014181576A (ja) * 2013-03-18 2014-09-29 Yanmar Co Ltd 排気浄化システムおよびこれを備えた船舶
KR20150028432A (ko) * 2013-09-06 2015-03-16 대우조선해양 주식회사 배기가스의 배출량을 고려한 동적 위치 제어 시스템 및 방법
CN107358048A (zh) * 2017-07-14 2017-11-17 广东省环境科学研究院 一种基于ais数据的高精度船舶污染物排放量计算方法
WO2019182229A1 (ko) * 2018-03-23 2019-09-26 대한민국 (환경부 국립환경과학원장) 실제 운항정보를 이용한 선박 부문 대기오염물질 배출량 산정방법 및 장치
CN111238570A (zh) * 2020-01-19 2020-06-05 北京理工大学 一种船舶排气污染物检测系统及方法
CN111814367A (zh) * 2020-06-04 2020-10-23 武汉理工大学 港口船舶排放监测监管云服务系统
AU2021100176A4 (en) * 2021-01-13 2021-04-08 Tianjin Research Institute for Water Transport Engineering, Ministry of Transport, P.R. China A Monitoring Method of Seagoing Vessels Exhaust Emission by Smart Phones
CN113052042A (zh) * 2021-03-17 2021-06-29 中国船舶重工集团公司第七一一研究所 污染物排放源监测装置及方法
CN114091978A (zh) * 2021-12-06 2022-02-25 新加坡导航亚洲有限公司 碳排放量监测系统、方法、碳交易系统
CN114882614A (zh) * 2022-07-11 2022-08-09 杭州春来科技有限公司 一种机动车碳排放监测方法及系统

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014181576A (ja) * 2013-03-18 2014-09-29 Yanmar Co Ltd 排気浄化システムおよびこれを備えた船舶
KR20150028432A (ko) * 2013-09-06 2015-03-16 대우조선해양 주식회사 배기가스의 배출량을 고려한 동적 위치 제어 시스템 및 방법
CN107358048A (zh) * 2017-07-14 2017-11-17 广东省环境科学研究院 一种基于ais数据的高精度船舶污染物排放量计算方法
WO2019182229A1 (ko) * 2018-03-23 2019-09-26 대한민국 (환경부 국립환경과학원장) 실제 운항정보를 이용한 선박 부문 대기오염물질 배출량 산정방법 및 장치
CN111238570A (zh) * 2020-01-19 2020-06-05 北京理工大学 一种船舶排气污染物检测系统及方法
CN111814367A (zh) * 2020-06-04 2020-10-23 武汉理工大学 港口船舶排放监测监管云服务系统
AU2021100176A4 (en) * 2021-01-13 2021-04-08 Tianjin Research Institute for Water Transport Engineering, Ministry of Transport, P.R. China A Monitoring Method of Seagoing Vessels Exhaust Emission by Smart Phones
CN113052042A (zh) * 2021-03-17 2021-06-29 中国船舶重工集团公司第七一一研究所 污染物排放源监测装置及方法
CN114091978A (zh) * 2021-12-06 2022-02-25 新加坡导航亚洲有限公司 碳排放量监测系统、方法、碳交易系统
CN114882614A (zh) * 2022-07-11 2022-08-09 杭州春来科技有限公司 一种机动车碳排放监测方法及系统

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张祝利: "我国渔船作业过程碳排放的估算", 《上海海洋大学学报》 *
文元桥: "基于AIS信息的船舶废气排放测度模型", 《中国航海》 *
朱倩茹: "基于AIS数据的精细化船舶排放清单方法", 《中国环境科学》 *
王玲: "低碳之路的探索与实践——商丘市低碳经济科学发展", 《科学的管理》 *
黄亮: "港口船舶尾气排放时空分析与可视化系统", 《大连海事大学学报》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116703185A (zh) * 2023-08-09 2023-09-05 杭州泽天春来科技有限公司 交通载体的碳排放分析装置及方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN115290834B (zh) 2023-01-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106335601B (zh) 一种基于采集并分析大数据的船舶节能方法
Olmer et al. Greenhouse gas emissions from global shipping, 2013–2015 Detailed Methodology
CN101520467B (zh) 船舶主机节能转速测量选择方法及其实现系统
Aulinger et al. The impact of shipping emissions on air pollution in the greater North Sea region–Part 1: Current emissions and concentrations
Jalkanen et al. A modelling system for the exhaust emissions of marine traffic and its application in the Baltic Sea area
JP4690730B2 (ja) 船舶の運行管理装置及びその方法並びに船舶の運行管理システム
CN115290834B (zh) 船舶碳排放监测装置及方法
Borkowski et al. Assessment of ship's engine effective power, fuel consumption and emission using the vessel speed
CN107220521A (zh) 一种用于船舶污染物排放量计算的静态数据获取方法
CN102661881B (zh) 机动车船燃油废气和微细颗粒排放的智能监管系统和方法
Zeng et al. A novel big data collection system for ship energy efficiency monitoring and analysis based on BeiDou system
KR20200086538A (ko) 선박의 미세먼지 배출량 모니터링 시스템 및 배출량 산출 방법
CN115571299A (zh) 船舶的偏航判定方法、装置、可读存储介质和船舶
Aulinger et al. The impact of shipping emissions on air pollution in the Greater North Sea region—Part 1: Current emissions and concentrations
Murena et al. Assessment of the impact of ship emissions on the air quality in Naples
CN111260961B (zh) 一种渔船异地停靠信息提取方法
KR20190135215A (ko) 선박 에너지 효율 지표를 산출하는 시스템 및 방법, 동 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
CN115577868B (zh) 在途船舶的目的港预测方法、装置、可读存储介质和船舶
CN113428318B (zh) 船舶动力设备监控方法、装置、设备及存储介质
CN113682443B (zh) Vlcc船舶在指令航速下的理论日燃油消耗确定方法
CN111426365B (zh) 一种众筹式智能水深数据采集系统及方法
CN104680845A (zh) 一种远程拖船运行监控系统
Kristensen Cargo Transport by Sea and Road--Technical and Economic Environmental Factors
Abreu et al. The effects of operational and environmental conditions in cruise ship emissions in port areas
Ugé et al. Estimation of worldwide ship emissions using AIS signals

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant