JP2019532262A - 船舶運航を最適化するための方法及びシステム - Google Patents

Abstract

船舶の対水速度を決定するための方法および仮想センサシステムが開示される。方法は、毎分プロペラ回転数と、プロペラのトルク、推進力、推力、およびエンジンの燃料消費量のうち少なくとも１つとを取得するステップ、船舶の対地速度を取得するステップ、並びに取得したデータと流体力学的モデリングを用いて船舶の対水速度を決定するステップ、を含む。

Description

本開示は、概して、船舶運航（vessel operation）の最適化に関し、より具体的には、船舶運航を最適化する際に使用するための船舶の対水速度（speed through water）（ＳＴＷ）を決定するための方法およびセンサシステムに関する。

コンテナ船およびタンカーのような海上輸送船舶は大量の燃料を消費する。近年、デジタル化と性能の最適化の傾向は、船舶の効率性に関する大量のデータを生成する複雑なシステムを使用する船舶をもたらしている。しかし、船舶の性能を評価するための最も重要な測定値は、船舶の速度とエネルギ消費に関するものである。エネルギ消費は、おおよそ速度の３乗に比例して大きくなるため、速度を正確に測定することは非常に重要である。対地速度（ＳＯＧ）は、全地球測位システム（ＧＰＳ）のような既知の宇宙ベースのナビゲーションシステムを使用して正確に評価することができるが、これは海流または潮流の存在下でのＳＴＷと等しくない。

船舶の効率、したがって例えば毎分の特定のプロペラ回転数（ＲＰＭ）での到達ＳＴＷは、船体およびプロペラの状態に依存する可能性があり、これは生物汚損、塗料劣化および他の要因により劣化する可能性があり、または船体のドライドック入れや清掃により改善する可能性がある。ほぼリアルタイムの船体およびプロペラの性能追跡を達成するために、正確なＳＴＷが、ノイズの多い背景からゆっくりと悪化する汚損信号を区別するために必要とされる。また、任意の航行活動（navigational operation）のオンボード効率（onboard efficiency）を評価する際に、重要なことは、ＲＰＭまたは出力が一定に保たれている場合に、船舶がどれだけ速度を上げたり下げたりしたかを知ることである。

船舶のＳＴＷを測定するための最も一般的なセンサタイプは、船舶から超音波パルスを送信し、後方散乱エコーを測定するドップラーログ（Doppler Log）である。周波数シフト（ドップラーシフト）は、船舶の対水速度を計算するために利用することができる。しかし、ＳＴＷを測定するこの技術は、泡、生物学的物質、および水の濁りからの後方散乱エコーに基づいてＳＴＷを計算するので、より少ない量の不純物を含む水で正確な読みを提供し損なう。実際、ＳＴＷを測定するための通常の技術は、業界で一般的に知られている問題を抱えている。例えば、非特許文献１を参照されたい。

ドップラーログデータを調べるとき、２つの別々の問題が目立つ。第１は、前述の問題のために、速度測定における雑音レベルがしばしば高く、そして速度ログは時々非常に不規則に振る舞うことがある。第２は、スピードログにはキャリブレーションの問題があり、これは、ＳＯＧと測定されたＳＴＷの間の長期平均差が明らかにゼロとは異なることを意味する。さらに、キャリブレーション誤差は、ＳＴＷログ装置を再キャリブレーションする乗組員によって、または海水温度のような状況に依存するキャリブレーションによって、時間とともに変化する可能性がある。両方の問題は、図１および図２に視覚化されており、図１は不規則な挙動を有するＳＴＷログを示し、図２はキャリブレーション誤差を有するＳＴＷログを示す。

代替的には、ＳＴＷは、（特許文献１のように）プロペラＲＰＭのみに基づくモデリングを使用して近似することができるが、この近似は粗く、正確なＳＴＷを提供しない。近似をより正確にするために、（特許文献２のように）風および海の状態に関する追加のデータが典型的には使用される。このアプローチは、壊れやすい多くのデータソースに依存するという欠点がある。

したがって、前述の議論を考慮すると、船舶のＳＴＷを測定するための従来の方法の前述の欠点を克服する必要がある。

BOS, M. (2016), How MetOcean Data Can Improve Accuracy and Reliability of Vessel Performance Estimates, Proceedings of the HullPIC 2016 conference, http://data.hullpic.info/HullPIC2016.pdf.

米国特許出願公開第２００９／００４８７２６号 国際公開第２０１５／１２９３３７号

本開示は、異なるデータソースを組み合わせて高品質、低バイアスのＳＴＷ測定値を生成する方法を提供しようとするものである。本開示はまた、船舶のＳＴＷを決定するためのセンサシステムを提供しようとするものである。本開示の目的は、特にＳＴＷを測定すること、および船舶のエネルギ効率の側面を効率的に定量化することに関して、従来技術で遭遇する問題を少なくとも部分的に克服することである。

一態様では、本開示の実施形態は、センサシステムを使用して、船舶運航の最適化のために船舶の対水速度を決定するための方法を提供し、方法は：
− 毎分プロペラ回転数と、プロペラのトルク、推進力（propulsion power）、推力（thrust）、およびエンジンの燃料消費量のうち少なくとも１つとを取得するステップ；
− 船舶の対地速度を取得するステップ；並びに
− 取得されたデータと流体力学的モデリングを用いて船舶の対水速度を決定するステップ；
を含む。

別の態様では、本開示の実施形態は、船舶の対水速度を決定するためのセンサシステムを提供し、センサシステムは：
− 毎分プロペラ回転数と、プロペラのトルク、推進力、推力、およびエンジン燃料消費量のうちの少なくとも１つとを受信するように構成された第１の受信機；
− 船舶の対地速度を受信するように構成された第２の受信機；並びに
− 受信したデータおよび流体力学的モデリングに基づいて、船舶の対水速度を決定するように構成された少なくとも１つのプロセッサ；
を有する。

さらに、１つまたは複数の対水速度ログからのあるいは海洋学的な現在の予測からのデータが、決定されたＳＴＷの精度および信頼性を高めるために使用されることができる。

本開示の実施形態は、従来技術における前述の問題を実質的に排除するかまたは少なくとも部分的に対処し、そして船舶のＳＴＷの正確な決定を可能にする。

本開示のさらなる態様、利点、特徴および目的は、添付の特許請求の範囲と併せて解釈される例示的な実施形態の図面および詳細な説明から明らかになるであろう。

本開示の特徴は、添付の特許請求の範囲によって定義されるような本開示の範囲から逸脱することなく、様々な組み合わせで組み合わされることが可能であることが理解されるであろう。

上記の概要、ならびに以下の例示的な実施形態の詳細な説明は、添付の図面と併せて読むとよりよく理解される。本開示を例示する目的で、本開示の例示的な構成を図面に示す。しかし、本開示は、本明細書に開示されている特定の方法および手段に限定されない。可能な限り、同様の要素は同一の番号で示されている。

本開示の実施形態は、単なる例として、以下の図を参照して説明される。

不規則な挙動を有するＳＴＷログを示す。 キャリブレーション誤差を有するＳＴＷログを示す。 本開示の実施形態による、船舶のＳＴＷを決定するためのシステムのブロック図を示す。 本開示の実施形態による、船舶のＳＴＷを決定するための方法のステップの説明図である。

添付の図面では、下線付きの数字は、その上に下線付きの数字が置かれるアイテム、または下線付きの数字が隣接するアイテムを表すために使用される。下線のない数字は、下線のない数字とアイテムを結ぶ線で識別されるアイテムに関連している。番号に下線が付いておらず、関連付けられる矢印が付いている場合は、下線が付いていない数字が、矢印が指している一般的なアイテムを識別するために使用される。

以下の詳細な説明は、本開示の実施形態およびそれらを実施することができる方法を例示する。本開示を実施するいくつかの様式が開示されているが、当業者は、本開示を実行または実施するための他の実施形態もまた可能であることを認識するであろう。

一態様では、本開示の実施形態は、センサシステムを使用して、船舶運航の最適化のために船舶の対水速度を決定するための方法を提供し：
− 毎分プロペラ回転数と、プロペラのトルク、推進力、推力、およびエンジンの燃料消費量のうち少なくとも１つとを取得するステップ；
− 船舶の対地速度を取得するステップ；並びに
− 取得したデータと流体力学的モデリングを用いて船舶の対水速度を決定するステップ；
を含む。

したがって、本説明は、船舶の運航上の最適化に関連するＳＴＷ測定値を提供する。伝統的に、ＳＴＷログによって測定されたＳＴＷを使用して船舶の運航を最適化することが行われてきたが、これはキャリブレーションおよびノイズの問題のために不適切である。代替的には、ＳＴＷは、場合により風と海の状態に関するデータで拡張される毎分のプロペラ回転数に基づいてモデル化されている。前者のアプローチは正確なＳＴＷを提供するには粗すぎ、後者のアプローチはエラーを起こしやすく利用できない可能性がある多くのデータソースに依存するという欠点を有する。対照的に、本開示は、ほんのわずかの一般に利用可能なデータソースおよび新規の流体力学的モデリングを用いて正確かつロバストなＳＴＷを決定することを可能にする。

本明細書において、船舶とは、あらゆる種類の水上船舶、典型的には海洋船舶を意味する。最も典型的には、船舶は、貨物船または大型クルーズ船であるが、本開示は、例えばヨットにも適用可能である。

一実施形態によれば、毎分のプロペラ回転数、プロペラのトルク、推進力、推力およびエンジンの燃料消費量のうちの少なくとも１つは、船の振動に基づく対応する間接的な測定値から生じる測定値である。実際、例えばプロペラの回転数の直接測定値を使用する代わりに、船舶振動に基づく間接測定値からのこの測定値またはデータを得ることが可能である。このような間接的な測定値は、全く同じ数値にはならないかもしれないが、相対値を与える。そのような相対値は、対水速度の最終的な計算において考慮に入れることができる。

一実施形態によれば、決定された対水速度は、例えばディスプレイ上にレンダリングされ、船舶を航行する人によって運航を最適化するために使用される。運航の最適化は、例えば海流を追跡することによる、例えば船舶の経路の選択、船舶の速度の選択、又はその両方を意味する。最適化は、船舶のエネルギ消費を減少させることと同時に商業用船舶または同様のもののスケジュールを維持すること、すなわち燃料消費量を最小限に抑えながら速度と航路の最適な組み合わせを見つけることに関係し得る。

別の実施形態では、決定された対水速度は、船舶の性能を評価するために使用される。この性能は、例えば、船体上での生物の成長の量を最小のコストで減少させるために船舶の船体を洗浄するのに最適な時期を決定するために使用されることができる。

一実施形態によれば、方法は、ＳＴＷログからデータを取得することと、取得したデータを船舶のＳＴＷを決定するためおよびＳＴＷログデータをキャリブレーションするために使用することとをさらに含む。この実施形態では、決定されたＳＴＷはより正確であり、したがってより詳細な運航上の最適化を可能にする。

別の実施形態によれば、本方法はさらに、海洋の現在のデータを取得することと、船舶のＳＴＷを決定する際に前記データを使用することとを含む。このデータは、外部の情報源、例えば気象サービス提供者から入手することができる。本明細書における海流とは、平均流に作用する力、例えば砕波、風、コリオリ効果、キャベリング、温度および塩分差、あるいは太陽と月の引力によってもたらされる潮汐などによって生じる海水の連続的な指向性運動である海流を意味する。現在のデータを追加することは、決定されたＳＴＷの精度をさらに向上させる。

この方法は、従来の方法を使用して得ることができるものよりもロバストで正確なＳＴＷ測定値を提供する。より多くの入力を追加すると精度が向上する。データソースは、例えば統計的状態空間モデルを使用して組み合わせることができます。１つの可能な定式化が以下に詳述されている。

別の実施形態では、ＳＴＷはリアルタイムで決定される。これは、例えば船舶の操舵の最適化を可能にし、その結果、燃料効率が最大化される。

ＳＴＷを決定するための流体力学的モデルは、プロペラ単独特性曲線（open water propeller characteristic curves）から始めて構築されることができる。プロペラ単独近似では、所与の速度の水流および回転におけるプロペラの性能は、２つの無次元関数：スラスト係数Ｋ_Ｑおよびトルク係数Ｋ_Ｔを用いて記述することができる。次のように、これらはプロペラに関連するトルク「Ｑ」とプロペラでの推力「Ｔ」に依存する：

上記の定式化は、所与のプロペラについて、一組のパラメータα、β、およびプロペラ直径Ｄ、ならびに毎分回転数（ＲＰＭ）ｎによってパラメータ化される。加えて、ρは水の密度である。さらに、Ｋ_ＱおよびＫ_Ｔは、次のように定義される無次元アドバンス数（dimensionless advance number）Ｊの減少関数である。

上記の関係において、v_Aはプロペラでの水速である。本明細書では、これはＳＴＷで近似することができる。船舶の典型的な運航範囲では、関数Ｋ_ＱおよびＫ_Ｔは、線形または二次のような低次多項式で近似することができる。

流体力学的モデルでは、船舶が受ける抵抗は、関数

で表すことができ、ここで、ｖ_ＷはＳＴＷ、ｕ_Ｒは相対風、波および他の抵抗源に関連するベクトルであり、γは抵抗係数を表す。

抵抗
（外１）
はさらに２つの部分に分けられ、第１は穏やかな海の抵抗、すなわちＲ_ＣＳであり、第２は穏やかな海以外の外的条件によって経験される追加の抵抗、すなわちΔＲを表す。穏やかな海は、風がない、波がない、深海の状況などと定義される。

さらに、穏やかな海の抵抗Ｒ_ＣＳは、
（外２）
で表される、穏やかな海の条件における抵抗変数の値を計算し、以下の式を使用することによって決定され得る：

したがって、用語Ｒ_ＣＳは、予想される穏やかな海の流体力学的抵抗、および例えば予想される空力抵抗（対水速度に等しい向かい風の風速に対応する）も含む。

穏やかな海以外の外的条件によって経験される抵抗（すなわちΔＲ）は、以下の関数を使用して決定され得る：

ΔＲ項は通常、穏やかな海の項と比較して小さく、穏やかな海ではない条件によって引き起こされる抵抗を表す。

さらに、プロペラの推力Ｔと船舶が受ける抵抗Ｒとが等しい場合、推力係数Ｋ_Ｑおよびトルク係数Ｋ_Ｔを表すために以下の関数が使用され得る：

Ｄおよびρへの依存がパラメータαおよびβに含まれる可能性がある場合、これらの方程式を解いて、以下のようにＱおよびｎについての式を得ることができる：

関数ｆおよびｇは、Ｋ_ＴおよびＫ_Ｑの選択された形式に依存する。一実施形態では、パラメータα、β、およびγは未知のパラメータであり、データに基づいて推定される。

一実施形態では、上記の対の方程式は、ΔＲおよびｖ_ｗについて解析的または数値的に解かれ、それによって、ＳＴＷを決定するためのＱおよびｎの関数を得る。

一実施形態では、データサンプルレートは、航海条件が典型的に変化する場合のレートよりも高く、ΔＲはゆっくり発展する時間依存変数としてモデル化することができる。次に、船舶のＳＴＷは、次の状態空間定式化（state space formulation）を使用して計算され得る：

これらの定式化において、ｆおよびｇは上記の関係により定義される関数であり、Ｑはプロペラのトルク、ｖ_ｇは対地速度、ｎはプロペラＲＰＭ、εは測定ノイズを記述するランダム変数、そしてηは状態の発展速度（evolution speed of the state）を制御するランダム変数である。一実施形態では、εおよびηは、時間的に相関のない多変量ガウス分布に従って分布される。ハットで示された変数は推定されるべき状態空間変数である：
（外３）
は推定ＳＴＷであり、
（外４）
は推定追加抵抗であり、
（外５）
は推定海流である。全ての変数は、時間ｔにおいて測定または推定される。重要なことに、
（外６）
は推定パラメータであるので、例えば風または波に関連する直接データはデータソースとして必要とされない。

さらに、上述の状態空間定式化におけるパラメータα、β、およびγは、例えば、喫水（draft）の変更に起因してまたは船舶が汚れを発生させた場合に、上述のパラメータが変化する可能性があるという事実に関係する定数値と見なすことはできない。したがって、これらのパラメータは、時間の経過とともに緩やかに変化するパラメータと見なすこともできまるが、時間スケールはΔＲに対するよりもさらに遅くなる。

一実施形態では、状態空間定式化は、ＳＴＷログからのデータについての観測方程式で拡張される。

ここで、ｖ_ｗはＳＴＷ、
（外７）
はＳＴＷログデータをキャリブレーションすることに関連する状態変数、εは測定ノイズを記述するランダム変数、ηは状態の発展速度を制御するランダム変数である。

別の実施形態では、上述の状態空間定式化は、以下のように、推定海流ｃ_ｔに関する観測方程式で拡張され得る：

ここで、
（外８）
は推定海流であり、εは測定雑音を記述するランダム変数である。

一実施形態では、風または波などの気象データ、または対応する測定値、または他の運航条件のような抵抗に対応するデータソースがあり、ΔＲはそのデータに基づいて部分的にモデル化される。このアプローチの欠点は、入力数が増えることであり、つまり、モデルでは入力にエラーが発生しやすくなり、センサシステムの実装がより煩雑になる。ここで紹介した手法では、これらの追加のデータソースは必要とされない。

一実施形態では、モデルで使用される未知のパラメータは、動的状態空間推定法、例えばカルマンフィルタリングまたは平滑化を使用して推定され得る。

したがって、本開示は、船舶のＳＴＷを推定するため、ウォーターログを較正するため、および海流を推定するための新規な統計的状態空間モデルを提供する。このような状態空間定式化は、ＳＴＷを確実に決定するためにすべてのデータソースを組み合わせるのに不可欠である。

決定されたＳＴＷは、多くの重要な実用的用途を有する。一実施形態によれば、決定されたＳＴＷは船舶の運航を最適化するために使用される。最適化は、船体を掃除するための時間を最適化すること、船舶の操舵を最適化すること、航海の速度プロファイルを最適化すること、または航海経路を最適化することを含むグループから選択される。

一態様では、本開示の一実施形態は、船舶のＳＴＷを推定するためのセンサシステムを提供し、センサシステムは：
− 毎分プロペラ回転数と、プロペラのトルク、推進力、推力、およびエンジン燃料消費量のうちの少なくとも１つとを受信するように構成された第１の受信機；
− 船舶の対地速度を受信するように構成された第２の受信機；並びに
− 受信したデータおよび流体力学的モデリングに基づいて、船舶のＳＴＷを決定するように構成された少なくとも１つのプロセッサ；
を有する。

一実施形態では、本開示のセンサシステムは、異なるデータソースからデータを受信し、高品質、低バイアスのＳＴＷ測定値を生成する。これらのデータソースを次に説明する。別の実施形態では、第１の受信機は、上でより詳細に説明したように、船舶振動に基づく対応する間接測定値から毎分プロペラ回転数、プロペラのトルク、推進力、推力およびエンジン燃料消費量の少なくとも１つを受信するように構成される。

センサシステムは、プロペラのＲＰＭと、プロペラのトルク、推進力、推力、およびエンジンの燃料消費量のうちの少なくとも１つとを、または船舶の振動に基づく間接的な測定値の対応する組み合わせを受信または取得するように構成される第１の受信機を有する。一実施形態では、第１の受信機は、少なくとも１つのセンサを有するセンサユニットのようなデータソースであり得る。別の実施形態では、第１の受信機は、船の自動化システムからデータを取得するように構成される。さらに、第１の受信機はまた、センサに加えて、集合的に船舶の推進力に関連するデータを受信するように動作する、アナログインターフェース回路を有する変換機能、統合型アナログ−デジタル変換器（ＡＤＣ）を有するマイクロコントローラ、および入力／出力（Ｉ／Ｏ）バスインターフェース、電源、外部メモリなどの要素を含み得る。一例では、推進力、推力、またはエンジン燃料流量がプロペラのトルクの代わりに使用される。別の例では、推進システムの間接的な測定は、船体の振動を記録し推進変数を推定する別個のセンサ装置から生じる。例えば、データは、国際公開第２０１６／０３８２４９号によるセンサ装置から生じてもよい。

さらに、センサシステムは、船舶の対地速度を受信または取得するように構成された第２の受信機を有する。一実施形態では、第２の受信機はまた、船舶の対地速度を受信するように動作可能なセンサユニットのようなデータソースであり得る。一実施形態では、船舶の対地速度は、全地球測位システムまたはチャートプロッタなどのような宇宙ベースのナビゲーションシステム（センサユニット）を使用して収集することができる。

一実施形態では、センサシステムはまた、船舶の進路に関する海流データを受信するように構成された第３の受信機を含み、プロセッサはさらに、船舶の対水速度を決定する際に受信したデータを使用するように構成される。一実施形態では、海洋学的データは、船舶の航路について計算された予測海流に関する。一実施形態では、海流を推定するために数値海洋モデルおよび複数のデータソースを使用する予測プロバイダが、海流の予測を作成する。

別の実施形態では、センサシステムはまた、対水速度ログからデータを受信するように構成された第４の受信機を含み、プロセッサはさらに、船舶の対水速度を決定して対水速度ログデータをキャリブレーションする際に取得したデータを使用するように構成される。第４の受信機はまた、自動化システムからＳＴＷデータを取得するように構成され得る。この装置は、表示装置または航海データ記録装置などのような周辺機器と連動している。

センサシステムは、受信したデータおよび流体力学的モデリングに基づいて、船舶のＳＴＷを決定するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含む。例えば、プロセッサは、プロペラの毎分回転数およびプロペラのトルク（すなわち、第１の受信機からのデータ）および船舶の対地速度（すなわち、第２の受信機からのデータ）を受信するように構成され、その後、プロセッサは、得られたデータに基づいて流体力学的モデルのパラメータを推定して船舶のＳＴＷを決定する。流体力学的モデルのための１つの可能な定式化はこのセクションの前半で提示されている。

一実施形態では、プロセッサは、対水速度をレンダリングする（render）ようにさらに構成される。これは例えばディスプレイによって達成することができ、そこでは対水速度が船舶のオペレータに示される。

一実施形態では、センサシステムは、１つまたは複数の処理モジュールと少なくとも１つのメモリとを有し得る。さらに、メモリは、船舶のＳＴＷを決定するための命令を格納する。加えて、記憶装置は、第１、第２およびオプションの第３および第４の受信機によって受信された情報を格納するように構成されてもよい。例えば、記憶装置は、ＲＰＭ、トルク、ＳＯＧ、ＳＴＷ、および海流予測のようなデータを格納し得る。

本開示はさらに、船舶の運航を最適化するための決定された対水速度の使用に関する。対水速度は、上記の方法に従って決定される。

本開示は、高品質、低バイアスのＳＴＷを決定するための方法およびシステムを提供する。このシステムの主な用途は、船舶のＳＴＷを測定することである。ＳＴＷはさらに、正確な海流を計算し、推進効率を推定し、経時的に推進効率を追跡し、および／または船舶の航行活動のオンボード効率を評価するために使用され得る。また、決定されたＳＴＷは、船舶のための予算を組むことを向上させるために使用されてもよく、例えば決定されたＳＴＷに基づいて、船舶の燃料消費量が決定されてもよい。決定されたＳＴＷは船舶の運航を最適化するために使用することができる。最適化は、船体を掃除するための時間を最適化すること、船舶の操舵を最適化すること、航海の速度プロファイルを最適化すること、または航海経路を最適化することを含むグループから選択される。

図面の詳細な説明
図３は、本開示の実施形態による、船舶（図示せず）のＳＴＷを決定するためのセンサシステム１００のブロック図を示す。システム１００は、船舶の推進に関するデータを受信するように動作可能な第１の受信機１０２と、船舶の対地速度に関するデータを受信するように動作可能な第２の受信機１０４と、海流のデータを受信するように動作可能な第３の受信機１０６と、１つまたは複数のＳＴＷログからデータを受信するように動作可能な第４の受信機１０８とを含む。システム１００はまた、第１、第２、第３、および第４の受信機１０２、１０４、１０６、および１０８に動作可能に結合されたプロセッサ１１０のような少なくとも１つのプロセッサを含む。プロセッサ１１０は、第１の受信機１０２および第２の受信機１０４からの受信データおよび以前のデータに基づき且つ流体力学的モデリングを使用して、船舶のＳＴＷを決定するように構成される。プロセッサ１１０はさらに、船舶のＳＴＷの計算において、第３の受信機１０６からの受信データ（すなわち、船舶の進路に関連する海流のデータ）を使用するように構成される。

図４は、本開示の実施形態による、船舶のＳＴＷを決定するための方法２００のステップの図である。当業者は、方法２００が図３のシステム１００の動作に含まれるステップを例示することを認識するであろう。ステップ２０２において、船舶の推進に関するデータが取得される。ステップ２０４において、船舶の対地速度に関するデータが取得される。ステップ２０６において、取得されたデータと流体力学的モデリングを用いてＳＴＷが決定される。

ステップ２０２乃至２０６は例示にすぎず、特許請求の範囲から逸脱することなしに、１つ若しくは複数のステップが追加される、または１つ若しくは複数のステップが削除される、または１つ若しくは複数のステップが異なる順序で提供される他の代替も提供されることができる。例えば、方法２００は、１つまたは複数のＳＴＷログからデータをさらに取得し、船舶のＳＴＷを決定する際にステップ２０２および２０４で取得したデータを使用することができる。方法２００はさらに、海流に関するデータを取得することができ、船舶のＳＴＷを決定する際に前記データを使用することができる。方法２００は、ＳＴＷを取得するために統計的状態空間モデルを使用することができる。さらに、方法２００は、ＳＴＷをリアルタイムで提供することができる。

前述の本開示の実施形態に対する修正は、添付の特許請求の範囲によって定義される本開示の範囲から逸脱することなく可能である。本開示を説明し且つ特許請求の範囲を記載するために使用される「含む」、「備える」、「組み入れる」、「有する」、「ある」などの表現は、非排他的な様式で、すなわち明示的に記載されていないアイテム、構成要素または要素も存在することを許容して解釈されることを意図する。単数形への言及も複数形に関連すると解釈されるべきである。

Claims (17)

1. センサシステムを使用して、船舶運航の最適化のために船舶の対水速度を決定するための方法であって：
   − 毎分プロペラ回転数と、プロペラのトルク、推進力、推力およびエンジン燃料消費量のうち少なくとも１つとを取得するステップ；
   − 前記船舶の対地速度を取得するステップ；並びに
   − 取得したデータと流体力学的モデリングを用いて前記船舶の前記対水速度を決定するステップ；
   を含む、
   方法。
2. 前記毎分プロペラ回転数、前記プロペラのトルク、前記推進力、前記推力および前記エンジン燃料消費量のうち少なくとも１つは、前記船舶の振動に基づく対応する間接測定値から得られる測定値である、
   請求項１に記載の方法。
3. − １つまたは複数の対水速度ログからデータを取得するステップ、および
   − 前記船舶の前記対水速度を決定し、対水速度ログデータをキャリブレーションするために、前記の取得したデータを使用するステップ、
   をさらに含む、
   請求項１又は２に記載の方法。
4. 海流データを取得し、前記船舶の前記対水速度を決定する際に前記データを使用するステップをさらに含む、
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記対水速度は、統計的状態空間モデルを使用して決定される、
   請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記対水速度は、リアルタイムで決定される、
   請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記船舶の前記対水速度は、次の状態空間定式化：
   を使用して計算され、
   ここで、ｆおよびｇは、
   の関係によって定義される関数であり、Ｑは前記プロペラのトルクであり、ｖ_ｇは対地速度であり、ｎは毎分プロペラ回転数であり、εは測定ノイズを表すランダム変数であり、ηは状態の発展速度を制御するランダム変数であり、
   （外１）
   は推定対水速度であり、
   （外２）
   は前記対水速度に応じた穏やかな海の抵抗であり、
   （外３）
   は穏やかな海の抵抗の上部の推定追加抵抗であり、
   （外４）
   は推定海流であり、パラメータα、β、およびγはデータに基づいて推定される状態変数である、
   請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法。
8. Ｋ_ＱおよびＫ_Ｔは、線形関数又は二次関数である、
   請求項７に記載の方法。
9. 前記状態空間定式化は、測定された対水速度を考慮に入れるとともにそれをキャリブレーションする式：
   で拡張され、
   ここで、ｖ_Wは前記対水速度であり、
   （外５）
   は、対水速度ログデータをキャリブレーションすることに関連する状態変数であり、εは測定ノイズを表すランダム変数であり、ηは前記状態の発展速度を制御するランダム変数である、
   請求項７又は８に記載の方法。
10. 前記状態空間定式化は、予測海流を考慮に入れる式：
    で拡張され、
    ここでｃは海流予測であり、
    （外６）
    は推定海流であり、εは測定ノイズを表すランダム変数である、
    請求項７乃至９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記モデルの未知のパラメータは、少なくとも１つの動的状態空間推定法を使用して推定される、
    請求項７乃至１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 前記の決定された対水速度は、前記船舶の運航を最適化するために使用され、前記最適化は、
    −前記船舶の船体を掃除するための時間を最適化すること、
    −前記船舶の操舵を最適化すること、
    −航海の速度プロファイルを最適化すること、および
    −航海経路を最適化すること、
    を含むグループから選択される、
    請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の方法。
13. 船舶の対水速度を決定するためのセンサシステムであって：
    − 毎分プロペラ回転数と、プロペラのトルク、推進力、推力、およびエンジン燃料消費量のうちの少なくとも１つとを受信するように構成された第１の受信機；
    − 前記船舶の対地速度を受信するように構成された第２の受信機；並びに
    − 受信したデータおよび流体力学的モデリングに基づいて、前記船舶の前記対水速度を決定するように構成された少なくとも１つのプロセッサ；
    を有する、
    センサシステム。
14. 前記第１の受信機は、船舶振動に基づく対応する間接測定値から、前記毎分プロペラ回転数、前記プロペラのトルク、前記推進力、前記推力および前記エンジン燃料消費量の少なくとも１つを受信するように構成される、
    請求項１３に記載のセンサシステム。
15. 前記船舶の進路に関する海流データを受信するように構成された第３の受信機をさらに有し、前記プロセッサは、前記船舶の前記対水速度の計算において前記の受信したデータを使用するようにさらに構成される、
    請求項１３又は１４に記載のセンサシステム。
16. 前記プロセッサは、前記対水速度をレンダリングするようにさらに構成される、
    請求項１３乃至１５のいずれか１項に記載のセンサシステム。
17. 対水速度ログからデータを受信するように構成された第４の受信機をさらに有し、前記プロセッサは、前記船舶の前記対水速度を決定して対水速度ログデータをキャリブレーションする際に前記の取得したデータを使用するようにさらに構成される、
    請求項１３乃至１６のいずれか１項に記載のセンサシステム。