JP2020104699A - 船舶性能推定装置及び船舶性能推定プログラム - Google Patents

船舶性能推定装置及び船舶性能推定プログラム Download PDF

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Abstract

【課題】 実海域等における船舶の航行状態量の推定精度をあまねく向上させることができる船舶性能推定装置及び船舶性能推定プログラムを提供する。【解決手段】 船舶の過去の運航実績データに基づいて作成され、船舶の航行状態量を目的変数とし、航行状態量に影響を与える複数の関連要素を説明変数とする１つまたは複数の回帰分析モデルを用いて、各々の関連要素の想定値を含む運航条件における船舶の航行状態量を推定するデータ推定部１２と、船舶の１つまたは複数の物理モデルを用いて、運航条件における船舶の航行状態量を推定する理論推定部１１と、データ推定部の推定結果と理論推定部の推定結果とに基づいて、運航条件における船舶の航行状態量の推定値を算出する推定統合部１３と、を備えている。【選択図】 図２

Description

本発明は、船舶の主機馬力等の航行状態量を推定する船舶性能推定装置及び船舶性能推定プログラムに関する。
近年、船舶の運航において、燃料価格高騰に伴う運航コストの削減や温室効果ガスの排出削減、さらには運航の安全性などへのニーズの高まりから、運航管理における有効な手法として最適航路計算が重要視されている。最適航路計算の信頼性を向上させるためには、実海域における船舶の航行状態量（主機馬力、主機回転数、船速、燃料消費量、船体運動など）を精度良く推定することが重要である。
従来、船舶の航行状態量を推定するために、例えば、船体設計情報を基にした理論計算や水槽試験、海上試運転等の結果から得られる物理モデルが用いられてきた。
このような物理モデルの作成時の理論計算は、様々な数学的・物理的仮定の下で行われるため、船舶の航行状態量を精度良く推定できない場合がある。そのため、理論式の改良等が行われてはいるものの、物理モデルを用いて船舶の航行状態量を正確に推定することは依然として困難である。
例えば、特許文献１には、船舶の実運航時の計測データ等を用いて補正量を計算し、物理モデルを用いて算出される理論推進性能を補正することが開示されている。具体的には、計測データから平水条件下のデータを抽出して平水時の推進性能を導出するとともに、複数の外乱条件下のデータを抽出して外乱推進成分を算出し、これら平水時の推進性能及び外乱推進成分と、平水条件下の理論推進性能及び外乱条件下の理論外乱推進成分とを用いて、理論推進性能を補正する補正量を算出するようにしている。
一方、特許文献２では、船舶の実運航時の計測データに基づいた回帰分析モデルを作成し、このモデルを用いて実海域における船舶の推進性能の推定を行うことが開示されている。
特開２０１６−７８６８５号公報 特開２０１８−３４５８５号公報
特許文献１の場合、平水中の状況に近い平水条件下の計測データは風や波の影響を少なからず含んでいるため、正確に平水時の推進性能を導出することができるように補正できていないと考えられる。また、平水条件下の計測データは少ないため、信頼に足る補正ができるまでに多大な時間を要する。
また、特許文献２の場合、高精度な回帰分析モデルを作成するためには、多数の計測データを必要とするため、データ数が不十分な場合には精度が低下するという欠点がある。特に最適航路計算では荒天時の推定計算も必要であるが、通常は荒天海域を航行しないため、必要となるデータを取得するのは困難である。
本発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、実海域等における船舶の航行状態量の推定精度をあまねく向上させることができる船舶性能推定装置及び船舶性能推定プログラムを提供することを目的としている。
なお、本明細書及び特許請求の範囲において、船舶の航行状態量には、主機馬力、主機回転数、船速、船体運動、燃料消費量等のいずれかが含まれる。
上記目的を達成するために、本発明のある態様に係る船舶性能推定装置は、船舶の過去の運航実績データに基づいて作成され、前記船舶の航行状態量を目的変数とし、前記航行状態量に影響を与える複数の関連要素を説明変数とする１つまたは複数の回帰分析モデルを用いて、各々の前記関連要素の想定値を含む運航条件における前記船舶の航行状態量を推定するデータ推定部と、前記船舶の１つまたは複数の物理モデルを用いて、前記運航条件における船舶の航行状態量を推定する理論推定部と、前記データ推定部の推定結果と前記理論推定部の推定結果とに基づいて、前記運航条件における前記船舶の航行状態量の推定値を算出する推定統合部と、を備えている。
この構成によれば、運航実績データに基づいて作成された回帰分析モデルを用いて推定されるデータ推定部の推定結果と、物理モデルを用いて推定される理論推定部の推定結果との両方に基づいて、船舶の航行状態量の推定値を算出するようにしているので、回帰分析モデルおよび物理モデルの各々の短所を補完することが可能となり、実海域等における船舶の航行状態量の推定精度をあまねく向上させることができる。
また、上記船舶性能推定装置において、前記船舶の航行状態量は、前記船舶の推進性能に関わる航行状態量であり、前記データ推定部は、経時変化出力指示を受けて、過去の複数の期間の各々の運航実績データに基づいて各々の期間の前記回帰分析モデルを１つまたは複数作成し、前記運航条件に含まれる海気象条件を平水中の条件として前記各々の期間の前記回帰分析モデルを用いて前記各々の期間の前記船舶の平水中における航行状態量を推定し、前記理論推定部は、前記経時変化出力指示を受けて、前記運航条件に含まれる海気象条件を平水中の条件として前記船舶の平水中における航行状態量を推定し、前記推定統合部は、前記経時変化出力指示を受けて、前記各々の期間の前記データ推定部の推定結果と前記理論推定部の推定結果とに基づいて、前記各々の期間の平水中における前記船舶の航行状態量の推定値を算出するよう構成され、前記推定統合部で推定される前記各々の期間の平水中における前記船舶の航行状態量の推定値を所定形式の出力データにして出力する経時変化出力部を、さらに備えていてもよい。
この構成によれば、過去の複数の各期間における平水中での主機馬力等の推進性能に関わる船舶の航行状態量の推定値を算出して表示する等の出力が可能となり、ユーザが船舶の経年劣化や汚損の進行具合を把握し、水中清掃やDockでのメンテナンス等の効果を確認することができる。
また、上記船舶性能推定装置において、前記データ推定部と前記理論推定部と前記推定統合部とからなる船舶性能推定部は、最適航路探索指示を受けて、複数の各々の想定航路に対して各々の前記想定航路における海気象予報を含む前記運航条件における前記船舶の航行状態量の推定値を算出するよう構成され、前記船舶性能推定部で推定される各々の前記想定航路における船舶の航行状態量の推定値に基づいて、前記複数の想定航路の中から所定条件を満足する最適航路を選定する最適航路選定部を、さらに備えていてもよい。
この構成によれば、船舶の航行状態量の推定精度をあまねく向上させることができることから、選定される最適航路の信頼性を向上させることができる。
また、上記船舶性能推定装置において、前記船舶の過去の運航実績データに含まれる前記船舶の航行状態量と、前記運航実績データを用いて前記理論推定部により推定された前記航行状態量との差からなる補正量を目的変数とし、前記航行状態量に影響を与える複数の関連要素を説明変数とする１つまたは複数の補正用回帰分析モデルを用いて、各々の前記関連要素の想定値を含む運航条件における前記補正量を推定する補正量推定部をさらに備え、前記推定統合部は、前記データ推定部の推定結果と前記理論推定部の推定結果と前記補正量推定部の推定結果とに基づいて、前記運航条件における前記船舶の航行状態量の推定値を算出するよう構成されていてもよい。
この構成によれば、補正量推定部で用いる補正用回帰分析モデルは、物理モデルによる推定誤差を補正するためのものであると言えるので、補正量推定部の推定結果によって理論推定部の推定結果の精度の低い部分等を改善することができ、推定統合部で算出される航行状態量の推定値の推定精度の向上を図ることが可能になる。
また、上記船舶性能推定装置において、前記船舶の航行状態量は、前記船舶の推進性能に関わる航行状態量であり、前記データ推定部は、経時変化出力指示を受けて、過去の複数の期間の各々の運航実績データに基づいて各々の期間の前記回帰分析モデルを１つまたは複数作成し、前記運航条件に含まれる海気象条件を平水中の条件として前記各々の期間の前記回帰分析モデルを用いて前記各々の期間の前記船舶の平水中における航行状態量を推定し、前記理論推定部は、前記経時変化出力指示を受けて、前記運航条件に含まれる海気象条件を平水中の条件として前記船舶の平水中における航行状態量を推定し、前記補正量推定部は、前記経時変化出力指示を受けて、過去の複数の期間の各々の運航実績データに基づいて各々の期間の前記補正用回帰分析モデルを１つまたは複数作成し、前記運航条件に含まれる海気象条件を平水中の条件として前記各々の期間の前記補正用回帰分析モデルを用いて前記各々の期間の前記補正量を推定し、前記推定統合部は、前記経時変化出力指示を受けて、前記各々の期間の前記データ推定部の推定結果と前記理論推定部の推定結果と前記補正量推定部の推定結果とに基づいて、前記各々の期間の平水中における前記船舶の航行状態量の推定値を算出するよう構成され、前記推定統合部で推定される前記各々の期間の平水中における前記船舶の航行状態量の推定値を所定形式の出力データにして出力する経時変化出力部を、さらに備えていてもよい。
この構成によれば、過去の複数の各期間における平水中での主機馬力等の推進性能に関わる船舶の航行状態量の推定値を算出して表示する等の出力が可能となり、ユーザが船舶の経年劣化や汚損の進行具合を把握し、水中清掃やDockでのメンテナンス等の効果を確認することができる。
また、上記船舶性能推定装置において、前記データ推定部と前記理論推定部と前記補正量推定部と前記推定統合部とからなる船舶性能推定部は、最適航路探索指示を受けて、複数の各々の想定航路に対して各々の前記想定航路における海気象予報を含む前記運航条件における前記船舶の航行状態量の推定値を算出するよう構成され、前記船舶性能推定部で推定される各々の前記想定航路における船舶の航行状態量の推定値に基づいて、前記複数の想定航路の中から所定条件を満足する最適航路を選定する最適航路選定部を、さらに備えていてもよい。
この構成によれば、船舶の航行状態量の推定精度の向上を図ることができることから、選定される最適航路の信頼性を向上させることができる。
また、本発明のある態様に係る船舶性能推定プログラムは、コンピュータを、船舶の過去の運航実績データに基づいて作成され、前記船舶の航行状態量を目的変数とし、前記航行状態量に影響を与える複数の関連要素を説明変数とする１つまたは複数の回帰分析モデルを用いて、各々の前記関連要素の想定値を含む運航条件における前記船舶の航行状態量を推定するデータ推定部と、前記船舶の１つまたは複数の物理モデルを用いて、前記運航条件における船舶の航行状態量を推定する理論推定部と、前記データ推定部の推定結果と前記理論推定部の推定結果とに基づいて、前記運航条件における前記船舶の航行状態量の推定値を算出する推定統合部として、機能させるためのものである。
この構成によれば、運航実績データに基づいて作成された回帰分析モデルを用いて推定されるデータ推定部の推定結果と、物理モデルを用いて推定される理論推定部の推定結果との両方に基づいて、船舶の航行状態量の推定値を算出するようにしているので、回帰分析モデルおよび物理モデルの各々の短所を補完することが可能となり、実海域等における船舶の航行状態量の推定精度をあまねく向上させることができる。
また、上記船舶性能推定プログラムにおいて、前記船舶の航行状態量は、前記船舶の推進性能に関わる航行状態量であり、前記データ推定部は、経時変化出力指示を受けて、過去の複数の期間の各々の運航実績データに基づいて各々の期間の前記回帰分析モデルを１つまたは複数作成し、前記運航条件に含まれる海気象条件を平水中の条件として前記各々の期間の前記回帰分析モデルを用いて前記各々の期間の前記船舶の平水中における航行状態量を推定し、前記理論推定部は、前記経時変化出力指示を受けて、前記運航条件に含まれる海気象条件を平水中の条件として前記船舶の平水中における航行状態量を推定し、前記推定統合部は、前記経時変化出力指示を受けて、前記各々の期間の前記データ推定部の推定結果と前記理論推定部の推定結果とに基づいて、前記各々の期間の平水中における前記船舶の航行状態量の推定値を算出するよう構成され、前記コンピュータを、さらに、前記推定統合部で推定される前記各々の期間の平水中における前記船舶の航行状態量の推定値を所定形式の出力データにして出力する経時変化出力部として機能させるようにしてもよい。
この構成によれば、過去の複数の各期間における平水中での主機馬力等の推進性能に関わる船舶の航行状態量の推定値を算出して表示する等の出力が可能となり、ユーザが船舶の経年劣化や汚損の進行具合を把握し、水中清掃やDockでのメンテナンス等の効果を確認することができる。
また、上記船舶性能推定プログラムにおいて、前記データ推定部と前記理論推定部と前記推定統合部とからなる船舶性能推定部は、最適航路探索指示を受けて、複数の各々の想定航路に対して各々の前記想定航路における海気象予報を含む前記運航条件における前記船舶の航行状態量の推定値を算出するよう構成され、前記コンピュータを、さらに、前記船舶性能推定部で推定される各々の前記想定航路における船舶の航行状態量の推定値に基づいて、前記複数の想定航路の中から所定条件を満足する最適航路を選定する最適航路選定部として機能させるようにしてもよい。
この構成によれば、船舶の航行状態量の推定精度をあまねく向上させることができることから、選定される最適航路の信頼性を向上させることができる。
また、上記船舶性能推定プログラムにおいて、前記コンピュータを、さらに、前記船舶の過去の運航実績データに含まれる前記船舶の航行状態量と、前記運航実績データを用いて前記理論推定部により推定された前記航行状態量との差からなる補正量を目的変数とし、前記航行状態量に影響を与える複数の関連要素を説明変数とする１つまたは複数の補正用回帰分析モデルを用いて、各々の前記関連要素の想定値を含む運航条件における前記補正量を推定する補正量推定部として機能させ、前記推定統合部は、前記データ推定部の推定結果と前記理論推定部の推定結果と前記補正量推定部の推定結果とに基づいて、前記運航条件における前記船舶の航行状態量の推定値を算出するよう構成されていてもよい。
この構成によれば、補正量推定部で用いる補正用回帰分析モデルは、物理モデルによる推定誤差を補正するためのものであると言えるので、補正量推定部の推定結果によって理論推定部の推定結果の精度の低い部分等を改善することができ、推定統合部で算出される航行状態量の推定値の推定精度の向上を図ることが可能になる。
また、上記船舶性能推定プログラムにおいて、前記船舶の航行状態量は、前記船舶の推進性能に関わる航行状態量であり、前記データ推定部は、経時変化出力指示を受けて、過去の複数の期間の各々の運航実績データに基づいて各々の期間の前記回帰分析モデルを１つまたは複数作成し、前記運航条件に含まれる海気象条件を平水中の条件として前記各々の期間の前記回帰分析モデルを用いて前記各々の期間の前記船舶の平水中における航行状態量を推定し、前記理論推定部は、前記経時変化出力指示を受けて、前記運航条件に含まれる海気象条件を平水中の条件として前記船舶の平水中における航行状態量を推定し、前記補正量推定部は、前記経時変化出力指示を受けて、過去の複数の期間の各々の運航実績データに基づいて各々の期間の前記補正用回帰分析モデルを１つまたは複数作成し、前記運航条件に含まれる海気象条件を平水中の条件として前記各々の期間の前記補正用回帰分析モデルを用いて前記各々の期間の前記補正量を推定し、前記推定統合部は、前記経時変化出力指示を受けて、前記各々の期間の前記データ推定部の推定結果と前記理論推定部の推定結果と前記補正量推定部の推定結果とに基づいて、前記各々の期間の平水中における前記船舶の航行状態量の推定値を算出するよう構成され、前記コンピュータを、さらに、前記推定統合部で推定される前記各々の期間の平水中における前記船舶の航行状態量の推定値を所定形式の出力データにして出力する経時変化出力部として機能させるようにしてもよい。
この構成によれば、過去の複数の各期間における平水中での主機馬力等の推進性能に関わる船舶の航行状態量の推定値を算出して表示する等の出力が可能となり、ユーザが船舶の経年劣化や汚損の進行具合を把握し、水中清掃やDockでのメンテナンス等の効果を確認することができる。
また、上記船舶性能推定プログラムにおいて、前記データ推定部と前記理論推定部と前記補正量推定部と前記推定統合部とからなる船舶性能推定部は、最適航路探索指示を受けて、複数の各々の想定航路に対して各々の前記想定航路における海気象予報を含む前記運航条件における前記船舶の航行状態量の推定値を算出するよう構成され、前記コンピュータを、さらに、前記船舶性能推定部で推定される各々の前記想定航路における船舶の航行状態量の推定値に基づいて、前記複数の想定航路の中から所定条件を満足する最適航路を選定する最適航路選定部として機能させるようにしてもよい。
この構成によれば、船舶の航行状態量の推定精度の向上を図ることができることから、選定される最適航路の信頼性を向上させることができる。
本発明は、以上に説明した構成を有し、実海域等における船舶の航行状態量の推定精度をあまねく向上させることができる船舶性能推定装置及び船舶性能推定プログラムを提供することができるという効果を奏する。
図１は、本発明の一実施形態に係る船舶性能推定装置の概略構成図である。 図２は、第１実施形態における船舶性能推定部の一例を示すブロック図である。 図３（Ａ）〜（Ｃ）は、第１物理モデルの作成方法の一例を説明するために用いる図であり、図３（Ｄ）は、第２物理モデルの作成方法の一例を説明するために用いる図である。 図４（Ａ），（Ｂ）は、それぞれ経時変化出力部が動作する際の設定期間の一例を示す図である。 図５は、第２実施形態における船舶性能推定部の一例を示すブロック図である。
以下、本発明の好ましい実施の形態を、図面を参照しながら説明する。なお、以下では全ての図面を通じて同一又は相当する要素には同一の参照符号を付して、その重複する説明を省略する。また、本発明は、以下の実施形態に限定されない。
（第１実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態に係る船舶性能推定装置の概略構成図である。
この船舶性能推定装置Ａは、処理装置１、通信装置２、入力装置３、表示装置４及び記憶装置５を備えている。なお、船舶性能推定装置Ａの設置場所は、特に限定されない。例えば、船舶内に設けられていてもよいし、陸上に設けられていてもよい。
処理装置１は、ＣＰＵ等の演算部とＲＯＭ及びＲＡＭなどの記憶媒体等を有するコンピュータであり、ＣＰＵが記憶媒体に予め記憶されている所定のプログラム（船舶性能推定プログラム等）を実行することにより船舶性能推定装置Ａの各部の動作を制御する。この処理装置１は、ＣＰＵが船舶性能推定プログラムを実行することにより、理論推定部１１、データ推定部１２、推定統合部１３、経時変化出力部１４及び最適航路選定部１５等として機能する。なお、補正量推定部１６は、後述の第２実施形態の場合に必要な構成要素であり、第１実施形態の場合には不要である。
通信装置２は、インターネット等に接続されている。処理装置１は、通信装置２を制御してインターネット等を介して外部機関から海気象情報を取得し、記憶装置５に格納する。外部機関は、気象庁やＮＯＡＡ（National Oceanic and Atmospheric Administration）等であり、１つに限られない。
入力装置３は、マウスやキーボード等によって構成され、ユーザの操作による入力を受け付ける手段である。入力装置３は、ユーザの操作による入力情報を処理装置１へ出力する。
表示装置４は、液晶ディスプレイなどの表示装置で構成され、処理装置１から与えられる表示データに応じた情報を画面に表示する。
記憶装置５には、運航実績データ、推進性能推定用の第１物理モデル、船体運動推定用の第２物理モデル、推進性能推定用の第１回帰分析モデル、船体運動推定用の第２回帰分析モデル等が記憶される。この記憶装置５には、船舶性能推定プログラムを実行する上で必要となる情報が全て記憶されており、船舶性能推定プログラムを実行した際に作成される情報も記憶される。なお、記憶装置５は、例えば、記憶する情報の種類等に応じて複数の記憶装置で構成されていてもよい。
なお、以下の説明において、処理装置１が対象とする船舶は、特に断りのない限り、同一の船舶である。また、処理装置１が演算に用いる「喫水」については「排水量」に置き換えてもよい。
図２は、第１実施形態において、処理装置１が船舶性能推定部として動作するときの一例を示すブロック図である。
第１実施形態の場合の船舶性能推定部１０は、理論推定部１１、データ推定部１２および推定統合部１３によって構成される。
船舶性能推定部１０は、例えば、ユーザが入力装置３を操作して、所望の運航条件と、船舶の航行状態量推定指示（例えば、主機馬力を推定する際の主機馬力推定指示、主機回転数を推定する際の主機回転数推定指示、船速を推定する際の船速推定指示、燃料消費量を推定する際の燃料消費量推定指示、船体運動を推定する際の船体運動推定指示等）とが処理装置１へ入力されることにより、船舶の航行状態量を推定する。
理論推定部１１は、船舶の物理モデル（第１，第２物理モデル）を用いて、入力される所望の運航条件における船舶の航行状態量を推定する。推定する船舶の航行状態量には、主機馬力（主機出力）、主機回転数、船速、燃料消費量及び船体運動等がある。
ここで、理論推定部１１は、第１物理モデルを用いて船舶の推進性能に関する航行状態量（主機馬力、主機回転数、船速等）を推定する。第１物理モデルは、例えば、船舶の船体抵抗（全抵抗）を算出（推定）し、さらにこの船体抵抗を用いて船舶の航行状態量（主機馬力、主機回転数、船速、燃料消費量等）を算出（推定）するための船舶の物理モデルであり、記憶装置５に記憶されている。ここで、第１物理モデルとして、主機馬力、主機回転数、船速、燃料消費量等のそれぞれに対して、それぞれ推定用の物理モデルが記憶装置５に記憶されていてもよい。
図３（Ａ）〜（Ｃ）は、第１物理モデルの作成方法の一例を説明するために用いる図であり、ここでは、主機馬力を推定する際の船体抵抗の算出方法を例に挙げて説明する。
船体抵抗（全抵抗）は、平水中抵抗と、風圧抵抗と、不規則波中の抵抗増加と、斜航や操舵による抵抗増加等との合計として算出することができる。この船体抵抗の算出方法は公知であり、ここでは、簡単に説明する。
平水中抵抗については、例えば、図３（Ａ）に示すような平水中抵抗特性情報に基づいて算出することができる。ここで、平水中抵抗特性情報は、水槽試験もしくは理論計算、試運転結果等によって予め求められており、第１物理モデルに含まれている。
また、風圧抵抗（Ｒw）については、例えば、図３（Ｂ）に示すような風圧抵抗係数特性情報から算出される風圧抵抗係数（Ｃx）を用いて次の関係式（１）によって算出することができる。
Ｒw＝ρＣxＡxＶw2／２・・・・（１）
上記式（１）において、ρは空気密度、Ａxは船体の水面上の正面投影面積、Ｖwは相対風速である。ここで、風圧抵抗係数特性情報は、風洞試験もしくは理論計算等によって予め求められており、風圧抵抗係数特性情報および（１）式の内容は、第１物理モデルに含まれている。
また、不規則波中の抵抗増加については、図３（Ｃ）のグラフＣ１に示すような規則波中の抵抗増加特性情報と、グラフＣ２に示すような実海域で想定される波スペクトラムの情報とから、不規則波中の抵抗増加を算出するためのモデルを作成する。
ここで、グラフＣ１の抵抗増加特性情報は、ある船速で、ある喫水で、ある波向角（船体に対する波の入射角）で、ある波周期で、ある波高の場合の規則波中の抵抗増加を示す情報である。この規則波中の抵抗増加特性情報は、水槽試験もしくは理論計算等によって求められた情報である。
また、グラフＣ２の波スペクトラムの情報は、ある代表波高で、かつ、ある代表波周期(周波数)である場合の波スペクトラムの一例を示す情報である。
グラフＣ１のような規則波中の抵抗増加特性情報が、船速ごと、喫水ごと、波向角ごと、波周期ごと、波高ごとに複数準備され、また、グラフＣ２のような波スペクトラムの情報が代表波周期(波周波数)及び波高ごとに複数準備される。そして、上記の各抵抗増加特性情報と各波スペクトラムの情報とを用いて、船速、喫水、波向角（船首方位、波向）、波高及び波周期を入力して、不規則波中の抵抗増加を算出（出力）するためのモデルを作成する。このモデルが第１物理モデルに含まれている。なお、各抵抗増加特性情報は、船速、波高の相違を考慮しないで作成された情報であってもよい。
なお、上記以外の斜航や操舵による抵抗増加等についても、理論計算、水槽試験、試運転結果などから求められ、第１物理モデルに与えておくことができる。
また、平水中抵抗、風圧抵抗及び不規則波中の抵抗増加や斜航や操舵による抵抗増加等のいずれも、それぞれ、理論に基づく数値計算、例えばＣＦＤ（computational fluid dynamics）計算によって直接算出するようにしてもよい。この場合、それぞれのＣＦＤ計算結果が第１物理モデルに含まれる。
そして、平水中抵抗と、風圧抵抗と、不規則波中の抵抗増加と、斜航や操舵による抵抗増加等とを加算する加算式を用いて船体抵抗（Ｒ）を算出し、この船体抵抗（Ｒ）から次の関係式（２）を用いて、主機馬力（ＢＨＰ）を算出することができる。
ＢＨＰ＝ＲＶs／η（Ｎ，Ｖs）・・・・（２）
上記式（２）において、Ｖsは船速である。η（Ｎ，Ｖs）は推進効率で、主機回転数（Ｎ）と船速（Ｖs）を含む関数である。
上記の船体抵抗（Ｒ）を算出する加算式および式（２）の内容も第１物理モデルに含まれる。よって、理論推定部１１は、第１物理モデルを用いて、船舶の船体抵抗（全抵抗）を推定し、その船体抵抗を用いて船舶の主機馬力を推定することができる。
なお、主機馬力推定用の第１物理モデルは、船体抵抗を経由することなく、直接、主機馬力を推定するためのモデルであってもよい。
また、主機回転数および船速の推定についても、各々推定用の第１物理モデルを用いることができる。すなわち、各々の第１物理モデルは、所望の運航条件に応じて、主機馬力、主機回転数、船速等を推定可能なように作成されている。
なお、燃料消費量（ＦＯＣ）は、次式（３）のように主機馬力（ＢＨＰ）を用いて算出することができる。
ＦＯＣ＝ＢＨＰ×β（Ｎ）・・・・（３）
上記式（３）において、β（Ｎ）は主機回転数Ｎに基づいて決定される係数である。
また、燃料消費量（ＦＯＣ）は、第１物理モデルとして燃料消費量推定用の物理モデルを設けてあれば、当該モデルを用いて直接推定することができる。
また、理論推定部１１は、第２物理モデルを用いて、入力される運航条件における船体運動を推定する。第２物理モデルは、船体運動を算出（推定）するための船舶の物理モデルであり、記憶装置５に記憶されている。図３（Ｄ）は、第２物理モデルの作成方法の一例を説明するために用いる図である。
まず、図３（Ｄ）のグラフＤ１に示すような規則波中の船体運動特性情報と、グラフＤ２に示すような実海域で想定される波スペクトラムの情報（図３（Ｃ）のグラフＣ２と同様）とから、不規則波中の船体運動を算出するためのモデルを作成する。
ここで、グラフＤ１の船体運動特性情報は、ある船速で、ある喫水で、ある波向角（船体に対する波の入射角）で、ある波高の場合の規則波中の船体運動（規則波中のピッチングまたはローリングの揺動角）を示す情報である。この規則波中の船体運動特性情報は、水槽試験もしくは理論計算、試運転結果等によって求められた情報である。
また、グラフＤ２の波スペクトラムの情報は、ある代表波高で、かつ、ある代表波周期(周波数)である場合の波スペクトラムの一例を示す情報である。
グラフＤ１のような規則波中の船体運動特性情報が、船速ごと、喫水ごと、かつ、波向角ごとに複数準備され、また、グラフＤ２のような波スペクトラムの情報が代表波周期及び波高ごとに複数準備される。そして、各船体運動特性情報と各波スペクトラムの情報とを用いて、船速、喫水、波向角（船首方位、波向）、波高及び波周期を入力して、不規則波中の船体運動を算出（出力）するためのモデル（モデルＺとする）を作成する。さらにこのモデルＺの算出結果に、風速、風向を加味した所定の演算を行うことが加えられて、運航条件に応じた船体運動（ピッチングまたはローリングの揺動角等）を推定することができる第２物理モデルが作成されている。なお、この第２物理モデルでは、上記モデルＺの算出結果に風速、風向を加味したモデルとしたが、風速、風向を加味していないモデルＺを第２物理モデルとしてもよい。
このような運航条件に応じた船体運動の推定値を、理論に基づく数値計算、例えばＣＦＤ計算によって直接算出するようにしてもよい。この場合、ＣＦＤ計算結果が第２物理モデルに含まれる。
なお、船体運動には、ピッチング、ローリング等があり、各々についての物理モデル（第２物理モデル）が記憶装置５に記憶されている。
上記のように、第１、第２物理モデルを作成する際には、運航実績データ（実際の航海で計測されたデータ）を使用しなくてもよい。
次に、データ推定部１２について説明する。データ推定部１２は、第１回帰分析モデル及び第２回帰分析モデルを算出し、記憶装置５に記憶する。
第１回帰分析モデルは、船舶の推進性能に関する回帰分析モデルであり、例えば、主機馬力推定用の回帰分析モデル、主機回転数推定用の回帰分析モデル、船速推定用の回帰分析モデル、燃料消費量（ＦＯＣ）推定用の回帰分析モデル等を設けることができる。第２回帰分析モデルは、船体運動に関する回帰分析モデルであり、ピッチング、ローリング等の各々の運動について推定用の回帰分析モデルを設けることができる。
これらの回帰分析モデルは、いずれも運航実績データに基づいて作成され、例えば、ｙを目的変数とし、ｘ1，ｘ2，ｘ3，・・・，ｘnを説明変数とした非線形回帰分析を行うことによって求められ、
ｙ＝ｆ（ｘ1，ｘ2，ｘ3，・・・，ｘn）
の関数であらわされる。回帰分析の手法としては、非線形最小二乗法、サポートベクター回帰、ニューラルネットワークなどが挙げられる。
運航実績データは、対象とする船舶から、例えば所定時間間隔で計測及び送信されてきた時系列データであり、船舶の位置情報、主機馬力、燃料消費量、主機回転数、船速、船首方位、船体運動の値（ピッチング、ローリング等の動揺角）、喫水、排水量、舵角、針路方位、航海中に遭遇した実際の海気象データ等が含まれる。ここで、海気象データには、波高、波向、波周期、波スペクトラム、風向、風速等が含まれる。
なお、データ推定部１２において、第１回帰分析モデル及び第２回帰分析モデルを作成（算出）する際には、運航実績データの中から特殊なデータ（例えば、停泊中のデータや港周辺などの航行が安定していないときのデータ）を除去した運航実績データ、すなわち、フィルタ処理された運航実績データを用いるようにしてもよい。このようなフィルタ処理は、処理装置１内のフィルタ処理部（図示せず）で行うことができる。
第１，第２回帰分析モデルは、船舶の航行状態量を目的変数とし、この船舶の航行状態量に影響を与える複数の関連要素を説明変数として作成される回帰式である。
例えば、第１回帰分析モデルの一例である主機馬力推定用の回帰分析モデルは、主機馬力を目的変数とし、船速、喫水、船首方位、波高、波向、波周期、風速、風向等を説明変数として、運航実績データを用いて回帰分析することにより求められる。
また、主機回転数推定用の回帰分析モデルは、主機回転数を目的変数とし、船速、喫水、船首方位、波高、波向、波周期、風速、風向等を説明変数として、運航実績データを用いて回帰分析することにより求められる。
また、船速推定用の回帰分析モデルは、船速を目的変数とし、主機馬力、喫水、船首方位、波高、波向、波周期、風速、風向等を説明変数として、運航実績データを用いて回帰分析することにより求められる。
また、燃料消費量推定用の回帰分析モデルは、燃料消費量（ＦＯＣ）を目的変数とし、船速、喫水、船首方位、波高、波向、波周期、風速、風向等を説明変数として、運航実績データを用いて回帰分析することにより求められる。
また、第２回帰分析モデルである船体運動（ピッチング、ローリング）推定用の回帰分析モデルは、動揺角を目的変数とし、船速、喫水、船首方位、波高、波向、波周期、風速、風向等を説明変数として、運航実績データを用いて回帰分析することにより求められる。
なお、以上の各回帰分析モデルにおいて述べた説明変数は、一例であって上記の例に限らない。
そして、データ推定部１２では、所望の運航条件が入力されると、航行状態量推定指示に応じた航行状態量推定用の回帰分析モデルを用いて、上記運航条件における船舶の航行状態量を推定する。この運航条件には、ここで用いる回帰分析モデルの全ての説明変数の想定値が含まれる。
また、理論推定部１１では、上記運航条件が入力されると、航行状態量推定指示に応じた航行状態量推定用の物理モデルを用いて、上記運航条件における船舶の航行状態量を推定する。
そして、推定統合部１３では、データ推定部１２の推定結果（Ｐｄ）と理論推定部１１の推定結果（Ｐｔ）とに基づいて、船舶の航行状態量（主機馬力、主機回転数、船速、燃料消費量、船体運動等）の推定値（Ｐａ）を決定（算出）する。
この航行状態量の推定値Ｐａは、例えば、次式で示すように、データ推定部１２の推定結果Ｐｄと理論推定部１１の推定結果Ｐｔとの単純平均値として算出されるようにしてもよい。
Ｐａ＝Ｐｔ／２＋Ｐｄ／２
また、航行状態量の推定値Ｐａは、例えば、次式で示すように、データ推定部１２の推定結果Ｐｄと理論推定部１１の推定結果Ｐｔとの加重平均値として算出されるようにしてもよい。
Ｐａ＝ｍＰｔ＋（１−ｍ）Ｐｄ
ここで、重みパラメータｍは、０以上、１以下の値であり、例えば、運航条件に含まれる海気象の条件、船速、喫水等によって変更されるようにしてもよい。
また、この重みパラメータｍは、次のようにして決めてもよい。例えば、運航実績データから一部の期間のデータを重み調整用データとして抽出し、この重み調整用データに対する推定精度が最大となるように重みパラメータｍを決めるようにしてもよい。
以上のように、船舶性能推定部１０では、運航実績データに基づいて作成された回帰分析モデルを用いて推定されるデータ推定部１２の推定結果と、物理モデルを用いて推定される理論推定部１１の推定結果との両方に基づいて、船舶の航行状態量の推定値（Ｐａ）を算出するようにしているので、例えば、ある海気象条件等の運航条件に対する運航実績データが少ない場合の回帰分析モデルを用いたときの船舶の航行状態量の推定精度の低下を抑えることができるとともに、物理モデルを用いて船舶の航行状態量を精度良く推定できない場合の推定精度の低下を抑えることができる。このように、回帰分析モデルおよび物理モデルの各々の短所を補完することが可能となり、実海域等における船舶の航行状態量の推定精度をあまねく向上させることができる。
上記のようにして船舶性能推定部１０によって算出される船舶の航行状態量の推定値（Ｐａ）は、例えば、以下で述べる平水中特性の評価や最適航路の探索等を行う際に用いることができる。
〔平水中特性の評価〕
ここでは、ユーザが入力装置３を操作して、例えば主機馬力推定指示と、海気象条件を０（波及び風が無い条件）とした平水中における運航条件とを処理装置１へ入力する。運航条件の他の条件については任意に設定することができる。これによって、船舶性能推定部１０によって平水中における船舶の主機馬力の推定値（Ｐａ）が算出される。これを、処理装置１が表示装置４に表示させることで、ユーザは、船舶の平水中特性を評価することができる。
また、複数の任意の設定期間を指定して平水中特性の経時変化を評価することができる。この場合、ユーザが入力装置３を操作して、経時変化出力指示（例えば主機馬力推定指示と、海気象条件を０とする運航条件と、設定期間の指示とを含む）を処理装置１へ入力する。
ここで、例えば、設定期間として図４（Ａ）に示す２つの過去の期間Ｓ１、Ｓ２が指示（入力）されたとする。この場合、データ推定部１２は、期間Ｓ１における運航実績データを用いて主機馬力推定用の回帰分析モデルを作成する。そして、この回帰分析モデルを用いて海気象条件を０とする運航条件における主機馬力の推定値（Ｐｄ１）を算出する。
さらに、データ推定部１２は、期間Ｓ２における運航実績データを用いて主機馬力推定用の回帰分析モデルを作成する。そして、この回帰分析モデルを用いて海気象条件を０とする運航条件における主機馬力の推定値（Ｐｄ２）を算出する。
一方、理論推定部１１は、主機馬力推定用の物理モデルを用いて海気象条件を０とする運航条件における主機馬力の推定値（Ｐｔ）を算出する。
そして、推定統合部１３では、データ推定部１２の推定結果（Ｐｄ１）と理論推定部１１の推定結果（Ｐｔ）とに基づいて、期間Ｓ１における主機馬力の推定値（Ｐａ１）を算出し、経時変化出力部１４へ与える。さらに、データ推定部１２の推定結果（Ｐｄ２）と理論推定部１１の推定結果（Ｐｔ）とに基づいて、期間Ｓ２における主機馬力の推定値（Ｐａ２）を算出し、経時変化出力部１４へ与える。
経時変化出力部１４では、主機馬力の推定値（Ｐａ１）を期間Ｓ１における平水中での主機馬力の推定値とし、主機馬力の推定値（Ｐａ２）を期間Ｓ２における平水中での主機馬力の推定値として表示するための表示データを生成し、表示装置４へ出力する。表示データは、例えば、表示装置４の画面に、複数の推定値（Ｐａ１、Ｐａ２）が時系列的に並んでグラフ形式または表形式として表示するためのデータであってもよい。また、表示データが印刷装置（図示せず）へ出力されて印刷されるようにしてもよい。
なお、複数の設定期間は、例えば、図４（Ｂ）に示す期間Ｓ１１、Ｓ１２、Ｓ１３のように連続するように設定されてもよいし、ある期間の前後の一部が他の期間の一部と重なるように設定されてもよい。
なお、上記では、平水中での主機馬力を推定するようにしたが、主機馬力以外の主機回転数、船速等の推進性能を推定することもできる。
以上のように過去の複数の各期間における平水中での主機馬力等の推進性能の推定値を算出して表示することにより、ユーザが船舶の経年劣化や汚損の進行具合を把握し、水中清掃やDockでのメンテナンス等の効果を確認することができる。
〔最適航路の探索〕
最適航路を探索する際には、例えば、複数の想定航路の各々の航路について、最適航路選定条件に応じて燃料消費量および／または船体運動を推定する。この各想定航路の推定結果と最適航路選定条件とに基づいて、１つの想定航路を選択して最適航路に決定する。
この場合、ユーザが入力装置３を操作して最適航路探索指示を処理装置１へ入力する。最適航路探索指示には、出発地及び目的地と、最適航路選定条件（所定条件）とを含む。以下では、最適航路選定条件に、燃料消費量および船体運動の両方に関する条件が含まれている場合を例に説明する。また、以下では、船舶性能推定部１０において、主機馬力を推定する場合を例に説明する。
データ推定部１２は、最適航路探索指示が入力されると、記憶装置５に記憶されている主機馬力推定用の回帰分析モデルおよび海気象予報等に基づいて、複数の各々の想定航路を船舶が航行するときに生じる主機馬力を推定する。なお、海気象予報は、外部機関から取得されて記憶装置５に記憶されている。また、複数の各想定航路は、出発地から目的地までの航路であり、予め記憶装置５に記憶されている。
ここで、データ推定部１２は、例えば、各々の想定航路について、想定航路を複数の区間に分割し、各区間（その区間の始点、終点または中間点）において、各区間における海気象予報（波向、波周期、波高、風速、風向）と、予定船速と、予定喫水または排水量と、予定船首方位とを運航条件として入力し、主機馬力推定用の回帰分析モデルを用いて、各区間における主機馬力を推定する。ここで、予定船速は、入力装置３から予め入力された船速でもよいし、航海予定時間から算出される船速でもよい。また、予定喫水または排水量は、入力装置３から予め入力された値でもよいし、積荷データ等から算出される値でもよい。また、予定船首方位は、入力装置３から予め入力された値でもよいし、想定航路等から算出される値でもよい。
また、理論推定部１１は、最適航路探索指示が入力されると、記憶装置５に記憶されている推進性能推定用の第１物理モデルおよび上記運航条件に基づいて、上述の各々の想定航路の各区間における主機馬力を推定する。
そして、推定統合部１３では、データ推定部１２の主機馬力の推定結果と理論推定部１１の主機馬力の推定結果とに基づいて、各々の想定航路の各区間の主機馬力の推定値を算出し、最適航路選定部１５へ与える。
そして、最適航路選定部１５では、各区間の主機馬力の推定値から各区間における燃料消費量を推定し、さらに、各区間における燃料消費量を合計することにより各想定航路における燃料消費量（総量）を推定する。
また、データ推定部１２は、最適航路探索指示が入力されると、各々の想定航路において、各区間における海気象予報と、予定船速と、予定喫水または排水量と、予定船首方位とを運航条件として入力し、船体運動推定用の回帰分析モデルを用いて、各区間における船体運動（動揺角）を推定する。
また、理論推定部１１は、最適航路探索指示が入力されると、記憶装置５に記憶されている船体運動推定用の第２物理モデルおよび上記運航条件に基づいて、上述の各々の想定航路の各区間における船体運動（動揺角）を推定する。
そして、推定統合部１３では、データ推定部１２の船体運動の推定結果と理論推定部１１の船体運動の推定結果とに基づいて、各々の想定航路の各区間の船体運動の推定値を算出し、最適航路選定部１５へ与える。
そして、最適航路選定部１５では、複数の想定航路の中から、最適航路選定条件に基づいて、１つの航路を選択し、その航路を最適航路に決める。この最適航路は、表示装置４に表示される。最適航路選定条件としては、例えば、航路全体において船体運動の値が所定のしきい値以下となる想定航路のうち、燃料消費量が最も少ないことを条件としてもよい。また、最適航路選定条件として、燃料消費量が所定量以下となる想定航路のうち、航路全体において各区間で推定された船体運動の値の総和が最小であることを条件としてもよい。
なお、最適航路選定条件として、例えば、航路全体において燃料消費量が最小となる想定航路であることを条件としてもよい。この場合、船舶性能推定部１０において、船体運動を推定しなくてもよい。また、最適航路選定条件として、航路全体において船体運動の値が最小となる想定航路であることを条件としてもよい。この場合、船舶性能推定部１０において、主機馬力を推定しなくてもよい。また、最適航路選定条件に航海時間等を含めるようにしてもよい。
以上のように最適航路を探索する際においても、船舶の航行状態量の推定精度をあまねく向上させることができることから、選定される最適航路の信頼性を向上させることができる。
上記では、主機馬力、主機回転数、船速、燃料消費量、船体運動等のそれぞれの航行状態量の推定用の物理モデル、回帰分析モデルをそれぞれ１つとして説明したが、それぞれ複数設けてもよい。ここで、各航行状態量推定用の複数の物理モデルとしては、航行状態量の算出方法が異なる複数のモデルを用いることができる。また、各航行状態量推定用の複数の回帰分析モデルとしては、回帰分析の手法が異なる複数のモデルを用いることができる。
この場合において、船舶性能推定部１０において、航行状態量として、例えば、主機馬力を推定する場合、理論推定部１１は、主機馬力推定用の複数の各々の物理モデルを用いて、入力される運航条件における主機馬力の推定値を算出し、これら複数の推定値に基づいて推定結果である出力推定値を算出して推定統合部１３へ出力する。この出力推定値は、複数の推定値の平均値として算出することができる。
また、データ推定部１２は、主機馬力推定用の複数の各々の回帰分析モデルを用いて、入力される運航条件における主機馬力の推定値を算出し、これら複数の推定値に基づいて推定結果である出力推定値を算出して推定統合部１３へ出力する。この出力推定値は、複数の推定値の平均値として算出することができる。
このように、理論推定部１１及びデータ推定部１２の各々において、複数のモデルを用いた推定値を平均化することにより、各モデルにおける不確実性の高い部分を打ち消しあって推定精度の向上を図ることができる。その結果、推定統合部１３で算出される航行状態量の推定精度の向上を図ることができる。また、前述した平水中特性の評価を行う場合においても、データ推定部１２において、複数の各々の設定期間に対して航行状態量推定用の回帰分析モデルを複数作成し、それらを用いて平水中における航行状態量を推定するようにしてもよい。
なお、上記において、対象とする船舶（本船舶）以外で、例えば本船舶と同種類の他の船舶について作成された航行状態量推定用の回帰分析モデルを、本船舶について運航初期の回帰分析モデルとして用いてもよい。この場合、他の船舶について作成された航行状態量推定用の回帰分析モデルを、本船舶の主要目や特性に合わせて修正して用いてもよい。そして本船舶について十分な運航実績データが得られれば、その運航実績データから航行状態量推定用の回帰分析モデルを作成するようにすればよい。また、この場合、上記の他の船舶の運航実績データに本船舶の運航実績データを付け加えたデータを用いて回帰分析モデルを作成するようにしてもよい。
（第２実施形態）
第２実施形態における船舶性能推定装置の概略構成は、第１実施形態で用いた図１に示されている。以下では、第１実施形態との相違点を主に説明する。
図５は、第２実施形態において、処理装置１が船舶性能推定部として動作するときの一例を示すブロック図である。
第２実施形態の場合の船舶性能推定部１０ａは、データ推定部１２、理論推定部１１、補正量推定部１６および推定統合部１３によって構成される。このように、第２実施形態では、第１実施形態における船舶性能推定部１０に補正量推定部１６が追加されて船舶性能推定部１０ａが構成されている。これ以外は、第１実施形態と同様の構成である。
この船舶性能推定部１０ａは、第１実施形態の場合の船舶性能推定部１０と同様、例えば、ユーザが入力装置３を操作して、所望の運航条件と、船舶の航行状態量推定指示とが処理装置１へ入力されることにより、船舶の航行状態量を推定する。
補正量推定部１６は、運航実績データ（例えばフィルタ処理された運航実績データ）に含まれる船舶の航行状態量と、上記運航実績データを用いて理論推定部１１により推定された航行状態量との差からなる補正量を目的変数とし、航行状態量に影響を与える複数の関連要素を説明変数とする補正用回帰分析モデルを用いて、各々の関連要素の想定値を含む運航条件における補正量（Ｐｅ）を推定するよう構成されている。
ここで、補正量推定部１６は、補正用回帰分析モデルを予め作成して記憶装置５に記憶させている。この補正用回帰分析モデルが作成される際には、船舶の過去の運航実績データが理論推定部１１と補正量推定部１６とへ入力される。そして、理論推定部１１では、船舶のある航行状態量（例えば主機馬力）推定用の物理モデルと運航実績データとを用いて航行状態量（例えば主機馬力）を推定し、その推定結果を補正量推定部１６へ出力する。そして、補正量推定部１６では、運航実績データに含まれる船舶の航行状態量（例えば主機馬力）と、理論推定部１１の航行状態量の推定結果との差を補正量として算出する。このようにして運航実績データを構成する多数の時系列データの各々から算出される補正量を目的変数とし、航行状態量に影響を与える複数の関連要素を説明変数とした非線形回帰分析を行うことによって補正用回帰分析モデル（例えば主機馬力補正用の回帰分析モデル）が作成される。ここでも、回帰分析の手法としては、非線形最小二乗法、サポートベクター回帰、ニューラルネットワークなどが挙げられる。また、説明変数としては、データ推定部１２で用いる航行状態量推定用の回帰分析モデルの場合と同様のものを例示できる。
補正用回帰分析モデルとして、船舶性能推定部１０ａにおいて主機馬力を推定する際に用いる主機馬力補正用、主機回転数を推定する際に用いる主機回転数補正用、船速を推定する際に用いる船速補正用、燃料消費量（ＦＯＣ）を推定する際に用いる燃料消費量補正用、船体運動を推定する際に用いる船体運動補正用などの回帰分析モデルを作成し、記憶装置５に記憶しておくことができる。
そして、補正量推定部１６では、前述のように、所望の運航条件が入力されると、航行状態量推定指示に応じた航行状態量補正用の回帰分析モデルを用いて、上記運航条件における補正量を推定する。この運航条件には、ここで用いる回帰分析モデルの全ての説明変数の想定値が含まれる。
また、理論推定部１１では、第１実施形態の場合と同様、上記運航条件が入力されると、航行状態量推定指示に応じた航行状態量推定用の物理モデル（第１，第２物理モデル）を用いて、上記運航条件における船舶の航行状態量を推定する。
また、データ推定部１２では、第１実施形態の場合と同様、上記運航条件が入力されると、航行状態量推定指示に応じた航行状態量推定用の回帰分析モデル（第１，第２回帰分析モデル）を用いて、上記運航条件における船舶の航行状態量を推定する。
そして、推定統合部１３では、データ推定部１２の推定結果（Ｐｄ）と補正量推定部１６の推定結果（Ｐｅ）と理論推定部１１の推定結果（Ｐｔ）とに基づいて、航行状態量の推定値（Ｐａ）を算出する。この航行状態量の推定値Ｐａは、例えば、次式によって算出されるようにしてもよい。
Ｐａ＝αＰｔ＋βＰｅ＋γＰｄ （α，β，γは任意の実数）
上式において、例えば、α＝β＝ｍとし、γ＝１−ｍとしてもよい。
この場合、
Ｐａ＝ｍ（Ｐｔ＋Ｐｅ）＋（１−ｍ）Ｐｄ
となる。
このように、航行状態量の推定値Ｐａは、理論推定部１１の推定結果Ｐｔと補正量推定部１６の推定結果Ｐｅとの加算値（合計）と、データ推定部１２の推定結果Ｐｄとの、単純平均値または加重平均値として算出されるようにしてもよい。ここで、単純平均値として算出する場合は、ｍ＝１／２である。
また、ｍを重みパラメータとし、加重平均値として算出する場合、重みパラメータｍは、０以上、１以下の値であり、例えば、運航条件に含まれる海気象の条件、船速、喫水等によって変更されるようにしてもよい。また、重みパラメータｍは、例えば、運航実績データから一部の期間のデータを重み調整用データとして抽出し、この重み調整用データに対する推定精度が最大となるように重みパラメータｍを決めるようにしてもよい。
以上のように、船舶性能推定部１０ａでは、航行状態量の推定用の回帰分析モデルを用いて推定されるデータ推定部１２の推定結果Ｐｄと、航行状態量の推定用の物理モデルを用いて推定される理論推定部１１の推定結果Ｐｔと、補正用回帰分析モデルを用いて推定される補正量推定部１６の推定結果Ｐｅとを用いて、船舶の航行状態量の推定値Ｐａを算出するようにしている。ここで、補正量推定部１６で用いる補正用回帰分析モデルは、物理モデルによる推定誤差を補正するためのものであると言えるので、補正量推定部１６の推定結果によって理論推定部１１の推定結果の精度の低い部分等を改善することができ、さらに、データ推定部１２の推定結果を用いて航行状態量の推定値（Ｐａ）を算出することにより、同航行状態量の推定値の推定精度をあまねく向上させることができる。
〔平水中特性の評価〕
第２実施形態においても、第１実施形態の場合と同様、ユーザが入力装置３を操作して、例えば主機馬力推定指示と、海気象条件を０（波及び風が無い条件）とした平水中における運航条件とを処理装置１へ入力する。運航条件の他の条件については任意に設定することができる。これによって、船舶性能推定部１０ａによって平水中における船舶の主機馬力の推定値（Ｐａ）が算出される。これを、処理装置１が表示装置４に表示させることで、ユーザは、船舶の平水中特性を評価することができる。
また、第１実施形態の場合と同様、複数の任意の設定期間を指定して平水中特性の経時変化を評価することができる。この場合、ユーザが入力装置３を操作して、経時変化出力指示（例えば主機馬力推定指示と、海気象条件を０とする運航条件と、設定期間の指示とを含む）を処理装置１へ入力する。
ここで、例えば、設定期間として図４（Ａ）に示す２つの過去の期間Ｓ１、Ｓ２が指示（入力）されたとする。この場合、補正量推定部１６は、期間Ｓ１における運航実績データと、理論推定部１１から入力される期間Ｓ１の主機馬力の推定結果とを用いて主機馬力補正用の回帰分析モデルを作成し、この回帰分析モデルを用いて海気象条件を０とする運航条件における主機馬力の補正量（Ｐｅ１）を算出し、推定統合部１３へ出力する。
さらに、補正量推定部１６は、期間Ｓ２における運航実績データと、理論推定部１１から入力される期間Ｓ２の主機馬力の推定結果とを用いて主機馬力補正用の回帰分析モデルを作成し、この回帰分析モデルを用いて海気象条件を０とする運航条件における主機馬力の補正量（Ｐｅ２）を算出し、推定統合部１３へ出力する。
なお、上記の期間Ｓ１，Ｓ２における主機馬力補正用の回帰分析モデルを作成する際には、前述した回帰分析モデルを作成する場合と同様、理論推定部１１は、主機馬力推定用の物理モデルと期間Ｓ１，Ｓ２における運航実績データとを用いて期間Ｓ１，Ｓ２における主機馬力を推定し、これらの推定結果が補正量推定部１６に入力される。
一方、理論推定部１１は、第１実施形態の場合と同様、主機馬力推定用の物理モデルを用いて海気象条件を０とする運航条件における主機馬力の推定値（Ｐｔ）を算出し、推定統合部１３へ出力する。
また、データ推定部１２は、第１実施形態の場合と同様、期間Ｓ１における運航実績データを用いて主機馬力推定用の回帰分析モデルを作成し、この回帰分析モデルを用いて海気象条件を０とする運航条件における主機馬力の推定値（Ｐｄ１）を算出し、推定統合部１３へ出力する。さらに、データ推定部１２は、期間Ｓ２における運航実績データを用いて主機馬力推定用の回帰分析モデルを作成し、この回帰分析モデルを用いて海気象条件を０とする運航条件における主機馬力の推定値（Ｐｄ２）を算出し、推定統合部１３へ出力する。
そして、推定統合部１３では、期間Ｓ１のデータ推定部１２の推定結果（Ｐｄ１）と補正量推定部１６の推定結果（Ｐｅ１）と理論推定部１１の推定結果（Ｐｔ）とに基づいて、期間Ｓ１における主機馬力の推定値（Ｐａ１）を算出し、経時変化出力部１４へ与える。さらに、期間Ｓ２のデータ推定部１２の推定結果（Ｐｄ２）と補正量推定部１６の推定結果（Ｐｅ２）と理論推定部１１の推定結果（Ｐｔ）とに基づいて、期間Ｓ２における主機馬力の推定値（Ｐａ２）を算出し、経時変化出力部１４へ与える。
経時変化出力部１４では、第１実施形態の場合と同様にして、期間Ｓ１，Ｓ２における平水中での主機馬力の推定値Ｐａ１，Ｐａ２をグラフや表などの所定形式で表示するための表示データを生成し、表示装置４へ出力する。この場合も、表示データが印刷装置（図示せず）へ出力されて印刷されるようにしてもよい。
なお、複数の設定期間は、第１実施形態の場合と同様、任意に設定することができる。また、主機馬力以外の主機回転数、船速等の平水中での推進性能を推定する場合も同様である。
以上のように過去の複数の各期間における平水中での主機馬力等の推進性能の推定値を算出して表示することにより、ユーザが船舶の経年劣化や汚損の進行具合を把握し、水中清掃やDockでのメンテナンス等の効果を確認することができる。
〔最適航路の探索〕
最適航路を探索する際には、第１実施形態の場合と同様、ユーザが入力装置３を操作して最適航路探索指示を処理装置１へ入力する。最適航路探索指示には、出発地及び目的地と、最適航路選定条件（所定条件）とを含む。
この場合、データ推定部１２は、第１実施形態の場合と同様、最適航路探索指示が入力されると、各々の想定航路が複数に分割された各区間における運航条件（海気象予報、予定喫水または排水量、予定船首方位など）と、例えば最適航路選定条件に関連する船舶の航行状態量の推定用回帰分析モデルとを用いて、各区間における航行状態量を推定する。
また、理論推定部１１は、第１実施形態の場合と同様、最適航路探索指示が入力されると、各々の想定航路の各区間における上記運航条件と、例えば最適航路選定条件に関連する船舶の航行状態量の推定用の物理モデルとを用いて、各区間における航行状態量を推定する。
また、補正量推定部１６は、最適航路探索指示が入力されると、各々の想定航路の各区間における上記運航条件と、例えば最適航路選定条件に関連する船舶の航行状態量の補正用回帰分析モデルとを用いて、各区間における航行状態量の補正量を推定する。
そして、推定統合部１３では、各区間におけるデータ推定部１２の推定結果と補正量推定部１６の推定結果と理論推定部１１の推定結果とに基づいて、各区間における航行状態量の推定値を算出し、最適航路選定部１５へ与える。他の構成は、第１実施形態の場合と同様であり、説明を省略する。
以上のように最適航路を探索する際においても、推定統合部１３で算出される航行状態量の推定精度の向上を図ることができることから、選定される最適航路の信頼性を向上させることができる。
なお、この第２実施形態の場合も、第１実施形態の場合においてそれぞれの航行状態量の推定用の物理モデル及び回帰分析モデルを複数設ける場合と同様、主機馬力、主機回転数、船速、燃料消費量、船体運動等のそれぞれの航行状態量の推定用の物理モデル及び回帰分析モデルと、同航行状態量の補正用回帰分析モデルとをそれぞれ複数設けてもよい。そして、データ推定部１２、理論推定部１１及び補正量推定部１６の各々において、複数のモデルを用いた推定値を平均化することにより、各モデルにおける不確実性の高い部分を打ち消しあって推定精度の向上を図ることができる。その結果、推定統合部１３で算出される航行状態量の推定精度の向上を図ることができる。また、前述した平水中特性の評価を行う場合においても、補正量推定部１６において、複数の各々の設定期間に対して航行状態量の補正用回帰分析モデルを複数作成し、それらを用いて平水中における航行状態量の補正量を推定するようにしてもよい。
なお、本実施形態において、対象とする船舶（本船舶）以外で、例えば本船舶と同種類の他の船舶について得られた運航実績データを用いて補正用回帰分析モデルを作成し、この補正用回帰分析モデルを、本船舶について運航初期の補正用回帰分析モデルとして用いてもよい。この場合、補正用回帰分析モデルを、本船舶の主要目や特性に合わせて修正して作成するようにしてもよい。そして本船舶について十分な運航実績データが得られれば、その運航実績データを用いて補正用回帰分析モデルを作成するようにすればよい。また、この場合、上記の他の船舶の運航実績データに本船舶の運航実績データを付け加えたデータを用いて補正用回帰分析モデルを作成するようにしてもよい。
また、以上に述べた第１、第２実施形態では、複数の航行状態量のそれぞれに対して、船舶性能推定部１０，１０ａで用いる航行状態量推定用の物理モデル、航行状態量推定用の回帰分析モデル及び航行状態量の補正用回帰分析モデルが作成されるものとして説明したが、推定しようとする航行状態量に対してモデルが作成されていればよい。例えば、推定しようとする航行状態量が１つの場合には、その航行状態量に対してのみ、航行状態量推定用の物理モデル、航行状態量推定用の回帰分析モデル及び航行状態量の補正用回帰分析モデルが作成されていればよい。なお、第１実施形態の場合には、航行状態量の補正用回帰分析モデルは作成されない。
上記説明から、当業者にとっては、本発明の多くの改良や他の実施形態が明らかである。従って、上記説明は、例示としてのみ解釈されるべきであり、本発明を実行する最良の態様を当業者に教示する目的で提供されたものである。本発明の精神を逸脱することなく、その構造及び／又は機能の詳細を実質的に変更できる。
本発明は、実海域等における船舶の航行状態量の推定精度をあまねく向上させることができる船舶性能推定装置及び船舶性能推定プログラム等として有用である。
Ａ 船舶性能推定装置
１０，１０ａ 船舶性能推定部
１１ 理論推定部
１２ データ推定部
１３ 推定統合部
１４ 経時変化出力部
１５ 最適航路選定部
１６ 補正量推定部

Claims (12)

  1. 船舶の過去の運航実績データに基づいて作成され、前記船舶の航行状態量を目的変数とし、前記航行状態量に影響を与える複数の関連要素を説明変数とする１つまたは複数の回帰分析モデルを用いて、各々の前記関連要素の想定値を含む運航条件における前記船舶の航行状態量を推定するデータ推定部と、
    前記船舶の１つまたは複数の物理モデルを用いて、前記運航条件における船舶の航行状態量を推定する理論推定部と、
    前記データ推定部の推定結果と前記理論推定部の推定結果とに基づいて、前記運航条件における前記船舶の航行状態量の推定値を算出する推定統合部と、
    を備えた船舶性能推定装置。
  2. 前記船舶の航行状態量は、前記船舶の推進性能に関わる航行状態量であり、
    前記データ推定部は、
    経時変化出力指示を受けて、過去の複数の期間の各々の運航実績データに基づいて各々の期間の前記回帰分析モデルを１つまたは複数作成し、前記運航条件に含まれる海気象条件を平水中の条件として前記各々の期間の前記回帰分析モデルを用いて前記各々の期間の前記船舶の平水中における航行状態量を推定し、
    前記理論推定部は、
    前記経時変化出力指示を受けて、前記運航条件に含まれる海気象条件を平水中の条件として前記船舶の平水中における航行状態量を推定し、
    前記推定統合部は、
    前記経時変化出力指示を受けて、前記各々の期間の前記データ推定部の推定結果と前記理論推定部の推定結果とに基づいて、前記各々の期間の平水中における前記船舶の航行状態量の推定値を算出するよう構成され、
    前記推定統合部で推定される前記各々の期間の平水中における前記船舶の航行状態量の推定値を所定形式の出力データにして出力する経時変化出力部を、さらに備えた
    請求項１に記載の船舶性能推定装置。
  3. 前記データ推定部と前記理論推定部と前記推定統合部とからなる船舶性能推定部は、最適航路探索指示を受けて、複数の各々の想定航路に対して各々の前記想定航路における海気象予報を含む前記運航条件における前記船舶の航行状態量の推定値を算出するよう構成され、
    前記船舶性能推定部で推定される各々の前記想定航路における船舶の航行状態量の推定値に基づいて、前記複数の想定航路の中から所定条件を満足する最適航路を選定する最適航路選定部を、さらに備えた
    請求項１または２に記載の船舶性能推定装置。
  4. 前記船舶の過去の運航実績データに含まれる前記船舶の航行状態量と、前記運航実績データを用いて前記理論推定部により推定された前記航行状態量との差からなる補正量を目的変数とし、前記航行状態量に影響を与える複数の関連要素を説明変数とする１つまたは複数の補正用回帰分析モデルを用いて、各々の前記関連要素の想定値を含む運航条件における前記補正量を推定する補正量推定部をさらに備え、
    前記推定統合部は、
    前記データ推定部の推定結果と前記理論推定部の推定結果と前記補正量推定部の推定結果とに基づいて、前記運航条件における前記船舶の航行状態量の推定値を算出するよう構成された、
    請求項１に記載の船舶性能推定装置。
  5. 前記船舶の航行状態量は、前記船舶の推進性能に関わる航行状態量であり、
    前記データ推定部は、
    経時変化出力指示を受けて、過去の複数の期間の各々の運航実績データに基づいて各々の期間の前記回帰分析モデルを１つまたは複数作成し、前記運航条件に含まれる海気象条件を平水中の条件として前記各々の期間の前記回帰分析モデルを用いて前記各々の期間の前記船舶の平水中における航行状態量を推定し、
    前記理論推定部は、
    前記経時変化出力指示を受けて、前記運航条件に含まれる海気象条件を平水中の条件として前記船舶の平水中における航行状態量を推定し、
    前記補正量推定部は、
    前記経時変化出力指示を受けて、過去の複数の期間の各々の運航実績データに基づいて各々の期間の前記補正用回帰分析モデルを１つまたは複数作成し、前記運航条件に含まれる海気象条件を平水中の条件として前記各々の期間の前記補正用回帰分析モデルを用いて前記各々の期間の前記補正量を推定し、
    前記推定統合部は、
    前記経時変化出力指示を受けて、前記各々の期間の前記データ推定部の推定結果と前記理論推定部の推定結果と前記補正量推定部の推定結果とに基づいて、前記各々の期間の平水中における前記船舶の航行状態量の推定値を算出するよう構成され、
    前記推定統合部で推定される前記各々の期間の平水中における前記船舶の航行状態量の推定値を所定形式の出力データにして出力する経時変化出力部を、さらに備えた
    請求項４に記載の船舶性能推定装置。
  6. 前記データ推定部と前記理論推定部と前記補正量推定部と前記推定統合部とからなる船舶性能推定部は、最適航路探索指示を受けて、複数の各々の想定航路に対して各々の前記想定航路における海気象予報を含む前記運航条件における前記船舶の航行状態量の推定値を算出するよう構成され、
    前記船舶性能推定部で推定される各々の前記想定航路における船舶の航行状態量の推定値に基づいて、前記複数の想定航路の中から所定条件を満足する最適航路を選定する最適航路選定部を、さらに備えた
    請求項４または５に記載の船舶性能推定装置。
  7. コンピュータを、
    船舶の過去の運航実績データに基づいて作成され、前記船舶の航行状態量を目的変数とし、前記航行状態量に影響を与える複数の関連要素を説明変数とする１つまたは複数の回帰分析モデルを用いて、各々の前記関連要素の想定値を含む運航条件における前記船舶の航行状態量を推定するデータ推定部と、
    前記船舶の１つまたは複数の物理モデルを用いて、前記運航条件における船舶の航行状態量を推定する理論推定部と、
    前記データ推定部の推定結果と前記理論推定部の推定結果とに基づいて、前記運航条件における前記船舶の航行状態量の推定値を算出する推定統合部として、
    機能させるための船舶性能推定プログラム。
  8. 前記船舶の航行状態量は、前記船舶の推進性能に関わる航行状態量であり、
    前記データ推定部は、
    経時変化出力指示を受けて、過去の複数の期間の各々の運航実績データに基づいて各々の期間の前記回帰分析モデルを１つまたは複数作成し、前記運航条件に含まれる海気象条件を平水中の条件として前記各々の期間の前記回帰分析モデルを用いて前記各々の期間の前記船舶の平水中における航行状態量を推定し、
    前記理論推定部は、
    前記経時変化出力指示を受けて、前記運航条件に含まれる海気象条件を平水中の条件として前記船舶の平水中における航行状態量を推定し、
    前記推定統合部は、
    前記経時変化出力指示を受けて、前記各々の期間の前記データ推定部の推定結果と前記理論推定部の推定結果とに基づいて、前記各々の期間の平水中における前記船舶の航行状態量の推定値を算出するよう構成され、
    前記コンピュータを、さらに、
    前記推定統合部で推定される前記各々の期間の平水中における前記船舶の航行状態量の推定値を所定形式の出力データにして出力する経時変化出力部として機能させる、
    請求項７に記載の船舶性能推定プログラム。
  9. 前記データ推定部と前記理論推定部と前記推定統合部とからなる船舶性能推定部は、最適航路探索指示を受けて、複数の各々の想定航路に対して各々の前記想定航路における海気象予報を含む前記運航条件における前記船舶の航行状態量の推定値を算出するよう構成され、
    前記コンピュータを、さらに、
    前記船舶性能推定部で推定される各々の前記想定航路における船舶の航行状態量の推定値に基づいて、前記複数の想定航路の中から所定条件を満足する最適航路を選定する最適航路選定部として機能させる、
    請求項７または８に記載の船舶性能推定プログラム。
  10. 前記コンピュータを、さらに、
    前記船舶の過去の運航実績データに含まれる前記船舶の航行状態量と、前記運航実績データを用いて前記理論推定部により推定された前記航行状態量との差からなる補正量を目的変数とし、前記航行状態量に影響を与える複数の関連要素を説明変数とする１つまたは複数の補正用回帰分析モデルを用いて、各々の前記関連要素の想定値を含む運航条件における前記補正量を推定する補正量推定部として機能させ、
    前記推定統合部は、
    前記データ推定部の推定結果と前記理論推定部の推定結果と前記補正量推定部の推定結果とに基づいて、前記運航条件における前記船舶の航行状態量の推定値を算出するよう構成された、
    請求項７に記載の船舶性能推定プログラム。
  11. 前記船舶の航行状態量は、前記船舶の推進性能に関わる航行状態量であり、
    前記データ推定部は、
    経時変化出力指示を受けて、過去の複数の期間の各々の運航実績データに基づいて各々の期間の前記回帰分析モデルを１つまたは複数作成し、前記運航条件に含まれる海気象条件を平水中の条件として前記各々の期間の前記回帰分析モデルを用いて前記各々の期間の前記船舶の平水中における航行状態量を推定し、
    前記理論推定部は、
    前記経時変化出力指示を受けて、前記運航条件に含まれる海気象条件を平水中の条件として前記船舶の平水中における航行状態量を推定し、
    前記補正量推定部は、
    前記経時変化出力指示を受けて、過去の複数の期間の各々の運航実績データに基づいて各々の期間の前記補正用回帰分析モデルを１つまたは複数作成し、前記運航条件に含まれる海気象条件を平水中の条件として前記各々の期間の前記補正用回帰分析モデルを用いて前記各々の期間の前記補正量を推定し、
    前記推定統合部は、
    前記経時変化出力指示を受けて、前記各々の期間の前記データ推定部の推定結果と前記理論推定部の推定結果と前記補正量推定部の推定結果とに基づいて、前記各々の期間の平水中における前記船舶の航行状態量の推定値を算出するよう構成され、
    前記コンピュータを、さらに、
    前記推定統合部で推定される前記各々の期間の平水中における前記船舶の航行状態量の推定値を所定形式の出力データにして出力する経時変化出力部として機能させる、
    請求項１０に記載の船舶性能推定プログラム。
  12. 前記データ推定部と前記理論推定部と前記補正量推定部と前記推定統合部とからなる船舶性能推定部は、最適航路探索指示を受けて、複数の各々の想定航路に対して各々の前記想定航路における海気象予報を含む前記運航条件における前記船舶の航行状態量の推定値を算出するよう構成され、
    前記コンピュータを、さらに、
    前記船舶性能推定部で推定される各々の前記想定航路における船舶の航行状態量の推定値に基づいて、前記複数の想定航路の中から所定条件を満足する最適航路を選定する最適航路選定部として機能させる、
    請求項１０または１１に記載の船舶性能推定プログラム。
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