JP5336188B2 - エネルギー源使用の最適化 - Google Patents

Description

本発明は、エネルギー源の使用の最適化に関する。

船舶業界の主要なコスト要因は、資本投資及び運転費である。造船は、核となる投資決定が、プロジェクトがヤードに提供される前の一次設計段階で下される高価な作業である。例えば、８４ｍ長の巾着網漁船の総建造費はおよそ２０００万ユーロである。この価格の他に、一次設計及び最終設計を含む設計費が、総費用のおよそ５％〜７％である。こういった設計費は、コンサルタント会社間の切れ目のない永続的な競争によりこのように低く、船の主要工学設計のみを対象として含むことができる。さらなる競争が出現しつつあり、例えば、より低い設計価格のポーランドのコンサルタント会社が西欧市場に参入しつつある。現在までのこの競争に対する反応は、コンサルタントがプロジェクトを２人以上の船舶所有者に販売できるように船舶設計の標準化を高めることであった。この船舶設計の再利用は、購入者にとってソリューションが最適ではなく、その結果として操業が実際の漁業操業にとって最適ではなくなるリスクを含む。

ランニングコスト及びメンテナンスコストが、船舶の総運転費の主要要因である。ランニングコストは、主に、燃料及び潤滑剤から成るのに対して、メンテナンスコストの主要要素は、船及びギアの修復並びに船舶保険等の他の費用である。メンテナンスコストは、特に、メンテナンスコストが保険会社による検査から発生するときに、年によって大幅に変化し得る。

船内の動力装置へのエネルギー入力（燃料）が、推進力の発生及び発電に使用される。エネルギー入力の可用部分は３８％〜４２％と変化し、残りは冷却等の熱損失及び排出ガス損失になる。船によっては、熱エネルギーの一部が真水の生成及び設備の加熱に使用される。工船、特にエビトロール船及びカニトロール船では、排出ガスにより加工デッキ用の蒸気を発生させる。

１基の主ディーゼルエンジン及び補助エンジンに基づく従来のディーゼルエンジンシステムのような様々な動力システムが船舶用に開発されてきた。主エンジンは、機械仕事をプロペラとすべての電気使用構成要素への電気を発生させる発電機との両方に送る。プロペラは、大半の場合、ピッチ制御可能なプロペラであり、プロペラピッチによりプロペラスラストを調整することができる。他のシステムが開発されたが、一般に使用されていない。こういったシステムの１つが、ディーゼルエンジンが発電機を機械的に駆動し、発電機が電力網（electrical net）に向けて発電するディーゼル電気システムである。プロペラは、周波数調整される電気モータにより駆動される固定ピッチプロペラであり、プロペラスラストはプロペラの回転により調整される。別のシステムは、上記２つのシステムを組み合わせたディーゼルハイブリッドシステムである。このシステムでは、プロペラがギアを介してディーゼルエンジン及び電気モータの両方に接続されることを除き、動力装置は従来のシステムと同様である。主エンジンが故障した場合、又は主エンジンによるプロペラの駆動を補助するために、電気モータを開始することができる。

今まで、船体抵抗の最小化及びプロペラからのスラストの最適化、並びにサブシステム及び構成要素の最適化に多大な努力が払われてきた。しかし、全体の船内エネルギーシステム設計又はサブシステム、船舶船体、プロペラ、及びそれぞれのエネルギー利用の間の相互作用の研究はあまり注目されてこなかった。

近年、船舶の設計時間及び建造時間は短くなっており、今日、注文してから、ヤードから出庫するまでの時間は、通常、１５〜２０ヶ月である。この比較的短期の完成時間は、ヤードが造船作業を開始する前にプロジェクトが良好に計画されることに依存する。したがって、現在、ヤードが造船作業を一旦開始させてしまった後で、プロジェクトを遅らせることなく設計を変更することは難しいため、事前設計段階及び工学設計段階はますます重要になっている。費用のうちの８０％もが、一次設計段階で下される決定により固定されるのに対して、工学設計段階では、コストのうちの３０％が固定され、実施段階ではたった１０％のみが固定される。したがって、プロジェクトのコストに影響する潜在性は、最も主要な決定が下される一次設計段階でのほうが大きく、他の段階でのコスト削減の余地は小さい。これは、造船業界のみならず、研究により一次設計段階で下される決定がプロジェクトの総コストの約８０％を占めることが示される化学業界にも当てはまる。

新しい船舶を建造する場合、所有者側の最も一般的な手順は、プロジェクトをコンサルタント会社に持ち込み、コンサルタント会社が所有者と密に連携して要件分析を実施する。要件分析の準備が整った後すぐに、会社は特にこの所有者に向けての工学設計に取り掛かる。所有者の別の可能性は、事前設計された船舶をコンサルタントファーム又はヤードから購入し、そのようにして一連の船舶を建造する所有者グループに加わることである。これらの２つの最も一般的な方法を比較すると、コンサルタント及びヤードが設計を再利用する機会により、事前設計された船舶のほうが低価格で販売されることが多い。事前設計される船舶の欠点は、造船中の所有者の選択肢が限られることである。一方、設計が所有者に固有である場合、専ら意図する操業に向けて設計されることになる。固有の設計の負の側面は、多くの場合、船舶の投資費用が高いことである。

今日、船舶を設計する方法は、大半の場合、技術者の長い経験及び船舶設計ノウハウに基づく。方法及び設計は、時により再使用され、或るプロジェクトからのいい経験が別のプロジェクトに引き継がれる。また、最小の投資費用及び運転費で、又は総合的に最小純現在価値で経済的に実現可能な設計になる可能性は限られる。この業界での企業間の競争が激化し、その結果として、船舶のサイズ及び複雑性の全体的な増大と共に船の設計及び機器の低価格化により、新しくより効率的な設計方法が求められている。技術者が適正な時間内で、且つ許容可能な設計費用で、より経済的な船舶を設計できるようにする、より信頼性の高い方法及びツールが必要である。

今日、船舶の建造は一次設計段階から始まり、その後に最終設計段階が続き、建造段階で終わる。一次設計段階は殆ど注目されず、そのため、プロジェクトは要件分析から直接工学設計に飛ぶ。

北大西洋で操業している漁船の消費燃料は、過去数十年間に大幅に増大した。これには３つの主な理由がある。第１に、大きすぎるエネルギーシステムが設置され、不良な全体エネルギー効率に繋がっている。第２に、漁具の質量が大きくなっており、第３に、船内エネルギーシステムがますます複雑になっている。漁船及びその船内エネルギーシステムの設計は、異なる操業に求められる速度、漁具の種類及び使用法、並びに漁獲量のような可変パラメータに関連して求められる船内電力等の設計に影響する多くのパラメータとの複雑な作業である。漁船を設計する場合、設計者は、長い時間にわたって得られた長い経験及びノウハウに頼る。船舶コンサルタントファーム及びシップヤードは、ますます競争力のある価格を提示し、より効率的な船舶の設計で切望される改良に対する余地を狭めている。設計者がコンピュータシミュレーションモデリング、シミュレーション、及び最適化を使用することは、開発された方法及び設計ツールがないことによりめったにない。

米国特許出願公開第２００５／０１０６９５３号には、船用タービン駆動用の主ディーゼルエンジン及び電気モータを備えるハイブリッド推進システムが開示されている。電気モータは、主ディーゼルエンジンの定格出力の少なくとも２０％を構成する定格出力を有する。電気モータは、常時電源が入ったままであり、可変ピッチプロペラと共に、主ディーゼルエンジンを好ましい動作点に維持する。主ディーゼルエンジンと電気モータとの組み合わせにより、推進システムのより経済的な設計又は動作も可能である。

米国特許出願公開第２００４／０１１７０７７号には、システムの構成要素として発電機、電気モータ等の電気消費装置、及びスイッチギア等を有する船内電力供給システムを備える船舶用電気システムに関する発明が開示されている。この電気システムは、船舶内の全動作状態で十分な電気エネルギーを供給すること、及びシステムの構成要素がデジタル化された標準モジュールにより自動的に制御されることをさらに特徴とする。

サーチレポート付きＰＣＴ出願９６／１４２４１号には、船の主エネルギー源からのエネルギーの最適な使用を達成する制御装置が開示されている。エネルギーは、船を長手方向に移動させるモータへ供給され、場合によっては船を横方向に移動させるモータへも、さらに、場合によっては船舶に搭載されている他の機器を駆動するためのモータへも供給される。機器は、主エネルギー源、発電機、及び各モータを操船装置にリンクする電気制御ネットワーク、以下ＰＬＳ装置と呼ぶプログラム可能な論理制御装置、並びに場合によってはさらに以下ＧＰシステムと呼ぶ全地球測位システムを備える。ＰＬＳ装置は、例えば操船装置又はＧＰシステムから船の所望の操縦情報を受け取り、最小限のエネルギー消費量で船を所望の動きを達成するためのデータ最適化プログラムに基づいて動作するように制御インパルスを各モータに送るように構成される。

本発明（１）は、船舶エネルギーシステムの全体設計及び動作の新しい方法及び新しい設計ツールを提示する。設計者が高度な方法を使用でき、より実用的な船舶の設計を補助するツールを利用できるようにすることにより船舶設計効率の増大を図る。本発明を使用することで、一次設計段階（２）のすべての側面を達成し、経済的に採算のとれる船舶の設計を生成すること（８）が可能である。さらに、設計モデルは、センサネットワーク（９）から信号を受け取り、センサ情報に従って動作をシミュレーションし（１０）、それに従ってエネルギーシステムを調整する（１１）ことにより、動作に際して船舶の動作コストを最適化する（３）ためにさらに使用される。したがって、本発明（１）は、２つの主要部分、すなわち第１に設計最適化方法（２）、第２に動作最適化方法（３）を有するが、これらの２つの部分は不可欠である。

本発明では、用語「燃料」は、石油燃料、水素等のあらゆるエネルギーキャリアを指す。他のエネルギーキャリアの使用が本発明の精神及び範囲からの逸脱としてみなされるべきではなく、当業者に自明な本発明のこのようなすべての応用例は、特許請求の範囲内に含まれるものである。

本発明（１）の一態様は、燃料効率を最適化した船舶のコンピュータシミュレーションモデル（７）を作成する方法（２）であって、所定の制約（４）に基づいて上記船舶のコンピュータシミュレーションモデル（７）を作成するステップと、上記コンピュータシミュレーションモデルを最適化するステップ（６）であって、それにより、最適化された目的関数を得る、最適化するステップと、コンピュータシミュレーションモデル（７）をシミュレートするステップ（６）と、最適化された目的関数を解析するステップとを含み、上記コンピュータシミュレーションモデルを作成することは、式群（１３）から少なくとも１つの式を選択することであって、当該式群は、船体コア式と、推進システムコア式と、機械・構造コア式とを含む、選択すること、及び船舶のコア構成要素及び構造の特徴を説明するデータ群（１３）からデータを選択することを含み、上記コンピュータシミュレーションモデル（７）をシミュレートすること（６）は、構成要素の特徴を説明するデータ群からの値を上記式群（１３）に適用することであって、それにより、上記船舶の上記燃料効率を最適化する、適用することを含み、上記最適化された目的関数を解析することは、上記最適化されたコンピュータシミュレーションモデルの設計パラメータを上記所定の制約（４）と比較することを含む、船舶のコンピュータシミュレーションモデルを作成する方法に関する。

本発明の別の態様は、プロセッサで実行されると、当該プロセッサに先行する請求項のいずれか１項に記載の方法を実行させるように構成されるコンピュータプログラム又はコンピュータプログラム一式に関する。

本発明の別の態様は、船舶の最適化されたコンピュータシミュレーションモデル（７）を作成するシステムであって、ヒューマンマシンインタフェース（５）と、計算手段と、コンピュータプログラム製品と、データベース（１３）とを備え、操作者は、上記ヒューマンマシンインタフェース（５）に設計パラメータを伝えることにより船舶のコンピュータシミュレーションモデル（７）を作成し、上記シミュレーション及び上記コンピュータプログラム製品に符号化されている最適化方法（６）を実行するように上記計算手段に指示することにより、上記コンピュータシミュレーションモデル（７）を最適化し、上記計算手段は、ヒューマンマシンインタフェース（５）を介してその結果得られるモデル（７）を操作者に伝え、随意に、上記結果をメモリに記憶する、船舶の最適化されたコンピュータシミュレーションモデルを作成するシステムに関する。

本発明の別の態様は、上記に開示したシステムを使用して燃料効率に関して造船プロセス（８）を最適化する方法に関する。
本発明の別の態様は、船舶の燃料効率を最適化する方法（３）であって、上記船舶のコンピュータシミュレーションモデル（７、１０）を記憶するステップであって、当該モデルは、燃料効率に関して最適化される、記憶するステップと、１つ又は複数のセンサ（９）から少なくとも１つの信号を受け取るステップと、当該信号に依存して、上記コンピュータ生成シミュレーションモデルから１つ又は複数の最適化パラメータを生成するステップと、当該パラメータをヒューマンマシンインタフェース（１２）に、又は随意に、制御システム（１１）に出力するステップとを含む、船舶の燃料効率を最適化する方法に関する。

本発明の別の態様は、プロセッサで実行されると、当該プロセッサに船舶の燃料効率を最適化する方法を実行させるように構成されるコンピュータプログラム又はコンピュータプログラム一式に関する。

本発明の別の態様は、船舶の燃料効率を最適化するコンピュータプログラム又はコンピュータプログラム一式のうちの少なくとも１つを記憶するコンピュータ可読データ記憶媒体に関する。

本発明の別の態様は、船舶の燃料効率を最適化するシステムであって、プロセッサ（１５）と、船舶に関連するコンピュータシミュレーションモデル（７、１０）を記憶するデータ記憶装置（１４）であって、当該モデルは、燃料効率を最適化する、データ記憶装置と、上記船舶を監視するセンサネットワーク（９）とを備え、上記プロセッサ（１５）は、使用に際して、上記センサネットワーク（９）から受け取る１つ又は複数の信号に依存して、上記コンピュータシミュレーションモデル（７、１０）から１つ又は複数の最適化パラメータを生成すると共に、当該最適化パラメータをヒューマンマシンインタフェース（１２）に、又は随意に、制御システム（１１）に出力するように構成される、船舶の燃料効率を最適化するシステムに関する。

船の燃料消費は、船の機械システムの相互作用によって決まり、天気及び潮流等の外部状況により影響される。燃料消費が有する環境への負の影響を忘れずに、燃料費が船の最大費用の1つであることを考えると、燃料の消費を管理して最小限に抑えることが重要である。

本文脈の中で、以下の用語が適用される。
ＰＬＣ プログラム可能な論理コントローラ
ＯＰＣ ＰＬＣ及び他の機器と通信するための規格の集まり
ＯＰＣサーバ 基礎を成すプロトコルをカプセル化して、１つ又は複数のＰＬＣとの通信を処理する
ＯＰＣクライアント １つ又は複数のＯＰＣサーバに接続して、ＰＬＣの値の読み出し又は書き込みを行う
ＮＭＥＡ 全米船舶電子機器協会通信規格
メタパワー 回転軸のトルク・パワー測定システム
Ａｃｋ 肯定応答（認識したことを認める）
ＧＰＳ 全地球測位システム
タグ 監視され、且つ／又は制御され、システムに記録されるアイテムであり、温度測定値、圧力値、他の測定から導出される値等であり得る
ＵＩ ユーザインタフェース
ＧＵＩ グラフィカルユーザインタフェース
ＨＭＩ ヒューマンマシンインタフェース
不感帯 値が変化可能な範囲
ツールチップ ツールチップとは、モニタ上のマウスカーソルが特定のオブジェクトに配置されているときに、何らかのテキストを表示するラベルである
Ｐｄｆ ポータブルドキュメントフォーマット
ＲＡＩＤ 独立ディスク冗長アレイ。性能を高めるため、又は耐故障性を提供するために使用されるディスクサブシステム
ＮＡ 該当せず
ＴＣＰ 伝送制御プロトコル。ＴＣＰは、メッセージがすべて正確に送信されることを保証する
ＵＤＰ ユーザデータグラムプロトコル。信頼性のある送出が求められない場合にＴＣＰに代えて使用されるＴＣＰ／ＩＰプロトコルスイート内のプロトコル
ＬＡＮ ローカルエリアネットワーク
ＯＤＢＣ オープンデータベース接続。Ｗｉｎｄｏｗｓアプリケーションがネットワーク上のデータベースにアクセスするための共通言語を提供する、Microsoftからのデータベースプログラミングインタフェース
燃料 あらゆるエネルギー運搬媒体、例えば、化石燃料、水素
本文において説明する本発明の実施態様は、明らかに、多くの様式で変形が可能である。このような変形は、本発明の精神及び範囲からの逸脱とみなされるべきではなく、当業者に自明なこのようなすべての変更は、特許請求の範囲の内に含まれるものである。

以下の式の非網羅的なリストは、上記開示したコンピュータシミュレーションモデルを作成する方法にいくらかの洞察を提供することを目的とする。本明細書にリストされる核となる式は、もちろん、非網羅的なリストであり、本発明の範囲を限定する意図はない。当業者に自明な他の式の使用は、本発明の精神及び範囲からの逸脱としてみなされるべきではなく、当業者に自明のこのようなすべての変更は、特許請求の範囲内に含まれるものである。上記船舶を記述する１組の構成要素式は、方形係数、水線面積係数、船体中央横断面係数、長手方向柱形係数、摩擦抵抗、長手方向浮心、付加物抵抗、波抵抗、渦抵抗、船首圧力抵抗、空気抵抗、伴流速度、及びプロペラ抵抗を計算する各式を含む船体コア式；拡張可能翼面積比、プロペラ効率、スラスト係数、及びトルク係数を計算する各式を含む推進コア式；燃焼プロセス、総合効率、平均圧力、特定燃料の消費量、燃焼空気過剰率、冷却水熱交換機を通じての熱損失、潤滑油熱交換機を通じての熱損失、周囲への伝熱、伝熱管内部の圧力損失、浸漬沸騰プロセス、対流沸騰プロセス、核沸騰プロセス、伝熱係数、蒸発管外部の流動、レイノルズ数、凝縮温度、プラントル数、ヌッセルト数を計算する各式を含む機械・構造コア式の群から選択することができ、上記した組の構成要素式は、要件研究（４）（所定の要件）に従って船舶を説明する。

以下、本発明について図を参照してさらに詳細に説明する。上記で考察したように、一般方式（１）に示される全体的な方法の中に２つの不可欠部分がある。第１に、燃料効率に関して船舶設計を最適化するモデリング、最適化、及びシミュレーションツールの方法、コンピュータプログラム製品、及びシステムについては部分方式（２）を参照する。第２に、動作中に燃料効率を最適化する方法、コンピュータプログラム製品、及びシステムについては部分方式（３）を参照する。

エネルギーシステムを説明するための単純な説明的モデルの作成には、モデラがコードの概観を保持するために系統的なモデリング方法を必ずしも必要としない。しかし、関わる構成要素及びシステムを説明する数百もの変数を有するエネルギーシステムの複雑なモデルを作成する場合には、系統的な方法が必要である。ポンプ、モータ、及びエンジン、並びに各種主要構成要素を繋ぐパイプ、電気配線、及びシャフトのようなすべての構成要素をモデリングしなければならない。各構成要素は、パラメータ、微分変数、代数変数、及び制御変数を有することができる。パラメータは入力変数であるのに対して、微分変数及び代数変数（設計変数）はソルバにより計算又は解かれる。設計の第１段階中、操作者は、特徴変数及び造船に使用される構成要素の値をコンピュータに入力しなければならない。各構成要素の特徴値はデータベースに記憶され、最終的に、構成要素ライブラリがコンピュータに蓄積され、異なる各シミュレーションで構成要素を何回も再使用することができる。

コンピュータシミュレーションモデルのシミュレーションは、
・制御パラメータを初期化し（１００）、アルゴリズムの実行を制御し、最適解が得られるか、又は最高試行数を超えるまで以下のステップを実行することによりコンピュータシミュレーションモデルをシミュレートするステップと、
・新テストセットを生成するステップ（１０１）と、
・旧テストセットを上記新テストセットで一時的に置き換えるステップ（１０２）と、
・制約変数を数えるステップ（１０３）と、
・上記モデルを解いて目的関数を計算するステップ（１０４）と、
・目的関数を最適化するステップ（１０５）と、
・最適解に達しない場合
・制約違反を計算する追加ステップ（１０６）と、
・最適値（ペナルティ関数）を計算する追加ステップ（１０７）と、
・ステップ（１０１）からもう一度開始する追加ステップと
を実行するステップと、
・最適化された目的関数を記憶するステップ（１０８）と、
・繰り返し数が制限内であるか否かを調べるステップ（１０９）と、
・最適化されたコンピュータシミュレーションモデルを出力して終了するステップ（１１０）と
を含む。結果得られる最適化されシミュレートされたコンピュータシミュレーションモデルは、所定の要件及び制約に従った船舶の最適な設計を表し、制約変数は、
主エンジンの最大数／最小数及び仕様、補助エンジンの最大数／最小数及び仕様、プロペラの最大数／最小数、種類、及び仕様、プロペラの最大径／最小径、船体全体の最大長／最小長及び設計、冷蔵ユニットの最大数／最小数、種類、及び仕様、排気の最大量／最小量
等の制限要因を含み、各シミュレーションで複数の制約変数を同時に選択することができる。

概念を示すために、以下の熱交換機及びその構成要素モデルの例を考える。
図６は、蒸発器（５０）の図を示す。接続点を割り当てることにより、蒸発器の構成要素モデルが作成される。蒸発器が吸い込みラインに接続する点は点（５１）と記される。接続点（５５）は、膨張弁からの液体流入口である。接続点（５３）は入水口であり、接続点（５２）は出水口である。ラベル（５４）は、計算された、構成要素コア内の周囲への熱損失を表す。これらの５つの接続点が、熱交換機に関連する伝熱を定義する。しかし、損失を表す（５４）を除く各接続点には、４つの変数、すなわち流体種類、質量流量、圧力、及びエンタルピーが割り当てられる。

したがって、図６に示す熱交換機モデル構成要素（５６）は、５つのコネクタ及び熱交換機に入力を提供するモデル構成要素及び熱交換機に接続する後続モデル構成要素に接続されるべき１７個のピンを有する。ピン（５１ｘ）は、蒸発器が吸い込みラインに接続されるポイントを表し、ピン（５１ａ、５１ｂ、５１ｃ、５１ｄ）はそれぞれ、流体種類（熱キャリア）、質量流量、圧力、及びエンタルピーを表す。同様に、ピン（５５ｘ）は、蒸発器が膨張弁後に流体ラインに接続されるポイントを表し、ピン（５５ａ、５５ｂ、５５ｃ、５５ｄ）はそれぞれ、流体種類（熱キャリア）、質量流量、圧力、及びエンタルピーを表す。同様にして、冷却水ピン（５３ｘ）は、蒸発器が冷却水流入ラインに接続されるポイントを表し、ピン（５３ａ、５３ｂ、５３ｃ、５３ｄ）はそれぞれ、流体種類（熱キャリア）、質量流量、圧力、及びエンタルピーを表す。同様に、ピン（５２ｘ）は

蒸発器が冷却水流出ラインに接続されるポイントを表し、ピン（５２ａ、５２ｂ、５２ｃ、５２ｄ）はそれぞれ、流体種類（熱キャリア）、質量流量、圧力、及びエンタルピーを表す。最後に、ピン（５４）は、周囲への熱損失を表す。レガートス（Legatos）
構成要素を共に縦続接続すると（図８参照）、縦続接続された構成要素は、前の構成要素からの情報を入口で継承する。継承の関係は、以下の一般化された１組の式で示すことができる。

構成要素、例えば熱交換機の構成要素は、流体種類、運動量、連続性、及びエネルギーを説明する一般化一次式で定義することができる。

式中
・流体は流体種類
・Ｐは圧力
・ｈはエンタルピー
・ｍは質量流量
・Ｗは仕事
・Ｑは伝熱
・Ｐａｒａｍ．はパラメータ
・Ｃｏｎｔｒ．ｖａｒ．は制御変数
・Ｄｅｓｉｇｎ．ｖａｒ．は設計変数
上記４つの式中に８つの変数がある。しかし、これらの８つの変数は閉システムを完全には定義しない。システムを閉じるには、構成要素ＩＩの出口を構成要素Ｉの入口に接続する４つの追加の式が必要である。システムを外部世界に接続するために、シンク構成要素、及びソース構成要素というさらに２つの構成要素が必要である。ソース構成要素及びシンク構成要素は変数を有さないが、流量、エンタルピー、及び圧力の各パラメータを含む。システムを外部世界に接続するために必要な４つの追加の式は、構成要素をシンク及びソースの各構成要素に接続することによりシステムに追加される。

上記で考察したように、あらゆる構成要素（プロペラ、ポンプ、熱交換機等）が、特徴式に加えて構成要素式を使用して記述され、各構成要素には費用係数が割り当てられる。
設計をシミュレーションして最適化する場合、船舶を設計している操作者はヒューマンマシンインタフェース（５）（ＨＭＩ）と対話して、要件研究（４）からの情報をコンピュータプログラムに供給する。これは、構成要素式及び構成要素費用係数を含む。情報供給後、操作者はシミュレーション・最適化モジュール（６）を実行し、シミュレーション・最適化モジュール（６）は、船舶の最適化モデル（７）を作成して送る。

合成問題を最適化問題として定式化するために、操作者は、最適解候補として検討すべきすべての代替設計の表現を作成する。可能な代替を定式化するために、スーパーストラクチャ（superstructure）最適化法が適用される。この方法を使用し、コンピュータシミュレーション技法を利用することにより、通常、従来のプロセス設計よりもはるかに多数の組のフローシート候補を評価することが可能になる。スーパーストラクチャの裏にある発想は、潜在的なすべてのシステム構成要素間の複雑な接続を可能にし、或る目的関数を最小化又は最大化する組み合わせを選択することである。

本発明の一例として、単段冷蔵プラントのスーパーストラクチャを図９に示す。システム内の各機能は、各位置に３つの可能なプロセス装置（構成要素）を含む。システム内の数組のプロセス装置は、コネクタ及びスプリッタにより相互に接続される。この構造の最適化設計は決定変数を使用して生成され、問題制約を使用して、問題に制約を課す。図９に示す数組のプロセス装置において、ＲＥは蒸発器の冷却水ポンプの３つの代替であり、ＥＶは３つのサイズの異なる蒸発器であり、ＣＯはコンプレッサであり、ＣＤはコンデンサであり、ＲＣはコンデンサの３つのサイズの異なる冷却水ポンプである。最適化に際して、プロセス装置のうちの１つ又は複数が、最適化制約及び問題の目的値に応じて改良フローシート記述に含められるものとして選択される。

以下の例は、巾着網漁船の冷蔵海水システム（ＲＳＷシステム）の設計に関わる。
２つの事例が研究される。一方の事例は蒸発温度に対する制約がＴＥ＝２６６度Ｋであり、他方の事例はＴＥ＝２６９度Ｋである。システムは、水３５００００ｋｇを２８８度Ｋから２７６度Ｋに５時間以内に冷却するよう求められる。この作業の必要最小冷蔵能力Ｑ_Ｅはおよそ９１０ｋＷである。

伝熱管内部の最大速度ｖ_ｔｕｂｅは３．６ｍ／ｓであり、許容最低蒸発温度Ｔ_Ｅは２６６度Ｋ（事例１）又は２６９度Ｋ（事例２）である。
最適化問題は、目的関数及び設計変数が満たさなければならない制約という性能基準を含むコンピュータシミュレーションモデルに基づいて示される。一般化された形での最適化問題は、

であり、式中、ｆ（ｙ）は最適化すべき目的関数であり、ｇ_ｋ（ｙ）は問題制約であり、Ｌ及びＵはｙの下限及び上限をそれぞれ含むベクトルである。決定変数ｙは、最適化アルゴリズムを使用して求められる値である。これらは、手中の問題に依存する連続し、且つ／又は整数の変数であることができる。２値変数を有する構成要素の費用関数を定式化する手法を使用する。この場合、各構成要素の費用は一定であり、問題は、モデルに含まれるか否かを示す２値変数ｙ_ｉ，ｊを使用して、スーパーストラクチャからいくつかの異なる種類の構成要素を選択することである。

２値変数は、含められる場合には値１をとり、含められない場合には値０をとる。この式では、予め規定される１組の構成要素が規定され（スーパーストラクチャ）、いくつかの異なる種類の構成要素が、モデルに含まれるか否かを示す２値変数ｙ_ｉ，ｊを使用してスーパーストラクチャから選択される。

２値変数を有するこの式を使用して、ＲＳＷシステム（貯蔵タンクは含まれていない）のスーパーストラクチャを示す図９に示す冷蔵システムを最適化する方法が使用される。目的は、貯蔵タンクを目標温度に保持しながら、年間合計運転費を最小限に抑えることである。

ＲＳＷシステムのモデルは、どの構成要素が設計に含まれるかを示すために離散変数が使用される定常状態混合整数非線形（ＭＩＮＬＰ）モデルとして考えられる。非線形項は、熱交換機の面積計算、装置運転性能、熱力学特性、及びエネルギーバランスから来る。この最適化問題では、２つの構成要素間にたった１つの接続ルートが記述され、これが構成要素選択肢候補に使用される。

最適化問題は以下のように記述される。２値変数ｙ_ｉｊが定義される。但し、種類ｉの構成要素が位置ｊに含まれる場合、ｙ_ｉｊ＝１であり、特定の構成要素が含まれない場合、ｙ_ｉｊ＝０である。図９には、５つの位置（ＲＥ、ＥＶ、ＣＯ、ＣＤ、ＲＣ）があり、各位置に３つの機器選択肢がある。したがって、蒸発器の水側のポンプの２値変数はｙ_ｉ１であり、蒸発器の２値変数はｙ_ｉ２であり、コンプレッサの２値変数はｙ_ｉ３であり、コンデンサの２値変数はｙ_ｉ４であり、コンデンサポンプの２値変数はｙ_ｉ５である。目的関数ｆ（ｙ）は、動力及び投資の年間コストの最小化である。Ｗ_ｉｊは、位置ｊにある構成要素ｉに必要な動力を示し、ｃｅは電力価格であり、ｔは年間運転時間であり、Ｃ_ｉｊは償却を含む、位置ｊにある構成要素ｉの資本費である。

これは、以下の目的関数を提供する。

式中、ｎ_ｊは位置ｊでの機器選択肢数であり、ｎ_ｉは位置数である。メンテナンスコストはこのモデルに含まれない。２組の制約、すなわち構造制約及び熱制約がある。各種構成要素の正確な位置決めを確保するために、まず構造制約が検討される。構成要素の選択は、特定の位置

で選択できる構成要素種類が１つだけである２値変数により制御される。
熱制約は第２の組であり、対象となる以下の制約

を提供する。
マスタモデルは、３９１個の連続変数及び１５個の２値変数を含む初期スーパーストラクチャに基づいて定式化される。このシミュレーションでは、３つの微分変数及び３つの制御変数も含まれる。

オプティマイザへの入力は、
交差確率ｐ’ｃ∈［０，１］、
母集団サイズμ’∈｛１，…，１００｝、
子集団サイズλ’∈｛１，…，１００｝、
世代数Ｇ∈｛１０，…，５００｝、
突然変異率ｐ’ｍ∈［０，０．５］
交差点数ｚ’∈｛１，…，３｝
を含む。

目的関数は、資本費年換算係数０．２を使用して、システムを年間４０００時間運転させる場合の最小年間ランニングコストである。
電気費は燃料費に基づき、０．０４ユーロ／ｋＷｈであると仮定する。構成要素の価格及びその能力を図１０の表に提供する。

図１１のグラフは、事例１の最適化の場合のオプティマイザからの結果を示す。このグラフでは、曲線（ａ）が各世代内の最良解を示す。実現可能な、すなわち構造制約及び内部制約に違反しない最初の解が世代５において見つけられる。その後、より良い解を求めての探索が続く。さらに１７世代後（世代２２）においてより良い解（より低コストの解）が見つけられる。世代２８において、さらに良い解が見つけられる。これは、１００世代の中で見つけられる最良の解である。曲線（ｃ）は各解のペナルティを示す。８世代後、すなわち実現可能な最初の解が見つかっている場合、ペナルティがゼロであることに留意する。曲線（ｂ）は、０〜２の範囲で変化する平均ペナルティ関数を示す。

第２の事例では（図１２参照）、蒸発温度（ＴＥ）の制約が、事例１の２６６Ｋに代えて２６９Ｋである。ここでは、蒸発温度への制約の違反が増えるため、実現可能な解を見つけるまでに必要な世代数が多い。実現可能な最初の解は、７９世代後に生成される（曲線（ｃ）参照）。世代９０において、より良い解が見つけられる（より低コスト）。残りの世代（９０から１００まで）において、より良い解は生成されない。

見つけられた最良解を図１３の表で報告する。構成要素の選択が表に示され、オプティマイザからの結果は、事例１が事例２よりもわずかに低い年間運転費を有することを示す。しかし、最適値はかなり類似する。

システムを最適化した後、最適なシステムをシミュレーションにより検証することができる。この例では、説明のために、最適な事例である事例１のシミュレーションを提示する。もちろん、同様のシミュレーションが事例２に対しても可能である。図１４では、左側の縦座標が温度をケルビン単位で示し、右側の縦座標が冷蔵能力をワット単位で示すとともに、質量をｋｇ単位で示す。曲線（ａ）が冷蔵能力（Ｗ）である。曲線（ｂ）が貯蔵タンク温度（Ｋ）である。曲線（ｃ）が、貯蔵タンクの魚充填度（ｋｇ）を示す。曲線（ｄ）が蒸発温度（Ｋ）を示す。シミュレーションは、貯蔵タンク温度２８８Ｋで始まり、冷却すべき水の量は３５００００ｋｇである。３つの冷却期間がある（図１４参照）。第１の期間（事前冷却時間）は時間０秒から１８０００秒までである。第２の期間は時間１８０００秒（５時間）から２５０００秒までである。この時点で、タンクに魚が充填され、冷却される。第３の期間は時間２５０００秒から４３２００秒までであり、この時点で、魚がタンクに追加され、目標温度が維持される。魚をタンクに追加している間、冷蔵コンプレッサは止められ、１９８００秒（５．５時間）で再開される。

シミュレーションからの結果（図１４の曲線ｂ）は、事前冷却時間終了時（１８０００秒後すなわち５．０時間後）に、タンク内温度が２７５．８Ｋに達したことを示す。このとき、蒸発温度（図１４の曲線ｄ）は２６８．５Ｋに達した。時間０において、システムの冷蔵能力（図１４の曲線ａ）は高蒸発温度により１３００ｋＷであり、１８０００秒では９１０ｋＷの直下で終わっている。開始時の水量は３５００００ｋｇである（図１４の曲線ｃ）、２回の漁獲がタンクに追加された後、７１００００ｋｇ（水／魚）で終わっている。

シミュレーションは、この事例（事例１）がシステムに設定された設計基準を満たすことができることを示す。稼働中、すなわち期間１（冷却中）及び期間２（魚をタンクに追加中）のシステムの最低蒸発温度は２６８．５Ｋであり、システムは貯蔵水を５時間（１８０００秒）以内に冷却することができる。この事例の年間運転費は７８５５９ユーロ（図１３の表参照）であり、総投資は２２３９００ユーロである。

上記例及び説明は、所与の部分問題の場合での本発明の方法及び動作を示す。船舶内にあるような大規模エネルギーシステムを設計する場合、考慮すべき各サブシステムがモデリングされる。各サブシステムの各構成要素には、いくつかの式及び／又はパラメータが関連付けられている。大半の場合、３つの異なる式群、すなわち構成要素コア式、構成要素接続式、及び構成要素費用式がある。

動作最適化システム（３）の透視図が図３に見られる。システム（３）は、プログラム可能な論理コントローラ（ＰＬＣ）を通じて船の機械システム（９）並びに各種外部状況（１８）を測定する機器及び全地球測位情報を提供する機器に接続される。リアルタイムデータが中央データベース（１４）に記憶される。船のシステムの状態についてのリアルタイム情報及び履歴情報が、制御室（１２ａ）及びブリッジ（１２ｂ）の両方に提供される。エネルギー消費を管理するために、システム（３）は、燃料節減手順を使用者に推奨すること、及び動作最適化アルゴリズム及び使用者設定に従って機械システムを自動的に制御すること（１１）の両方が可能である。さらに、システムは、使用者が特定のウェブシステムにアクセスできるようにするウェブインタフェースを提供する。

システム設置の一般的な状況を図５に示す。ＰＬＣ（１９）は、適用可能な場合、測定値の取得及び被制御オブジェクトの制御を担当する。サーバコンピュータ（２０）は、適用可能な場合、全データ（リアルタイム及び履歴）の管理及び評価、自動制御、並びにＰＬＣ（１９）への自動及び手動での制御メッセージの送出を担当する。

クライアントコンピュータ（１２）は、データ（リアルタイム及び履歴）を操作者に提示し、適用可能な場合、手動制御を提供し、システムの構成を可能にする。複数のクライアントを同時に実行することができ、サーバもクライアントソフトウェアを実行することができる。

操作者は、例えば、マウス等のポインティングデバイス及びキーボードを入力として使用し、モニタを出力に使用して、クライアントコンピュータ（１２）を通じてシステムと対話する。船の機械システムの状態についての情報は、ＯＰＣプロトコルを使用してＯＰＣサーバから集められる。逆に、システムは、ＯＰＣインタフェースを通じて制御パラメータをこれらのシステムの被制御オブジェクトに送る。いくつかの情報、例えばＧＰＳ及びメタパワーは、ＮＭＥＡプロトコルを使用して集められる。ＭａｒｅｎサーバがＬＡＮを介してＮＭＥＡ装置に話す場合（この場合、ＵＤＰが使用される）を除き、ＴＣＰがＬＡＮを介するすべての通信に使用される。

システムの機能は２つの主機能に分けられる。これらは、クライアント機能及びサーバ機能である。
クライアント
クライアントは、２つの構成、すなわち制御室（技術者）用の構成及びブリッジ（船長）用の構成をサポートすることができる。違いは、ナビゲーションペインを通じて使用者に提供すべきＵＩ構成要素の数及びＵＩ要素のサイズにある。

上記で述べたように、操作者は、モニタ、マウス等のポインティングデバイス、及びキーボードを使用して、クライアントコンピュータを通じてシステムと対話する。ユーザインタフェースは、随時利用できる以下のペインを有するべきである。

ロゴ及び日付／時刻と共に、現在のシステム日付及び時刻が、グリニッジ標準時に従って表示される。
ナビゲーションペインでは、使用者が異なるユーザインタフェース（ＵＩ）構成要素間を行き来することができる。

メッセージペインは、タイムスタンプ付きのメッセージ及び場合によっては推奨される操作を表示する。メッセージペインは、メッセージの受信を確認する（状態を「保留中」から「受信確認済み」に変更する）手段を提供する。「受信確認済み」メッセージ及び「無効化された」メッセージは、メッセージペインから自動的に除去されるが、履歴から入手することができる。メッセージが推奨される操作を含む場合、使用者はメッセージペインからその操作を承認し、状態を「保留中」から「承認済み」に変更することが可能であるべきである。メッセージは時間順に列挙されるべきであり、これは最新の有効メッセージが最初に列挙されることを意味する。

システムペインは、現在選択されるＵＩ構成要素へのインタフェースを表示する。ＵＩ構成要素は、少なくとも１つのページ／画面に分けられたコンテンツを有することができる。コンテンツが２つ以上のページ／画面に分かれる場合、ＵＩ構成要素はこれらの名称のリストを提供し、システムペインの特別なセクションに表示される。システムペインは、ページコンテンツへのタイトル付きウィンドウを有する。一度に１ページが選択され、表示される。ＵＩ構成要素が１枚のみのページを有する場合、それがデフォルトページである。ＵＩ構成要素がナビゲーションペインから選択されると、ＵＩ構成要素のデフォルトページが開かれる。

航行情報ペインは、時間期間、石油使用量、及びコスト等の現航行についての一般情報を表示する。漁船の場合、進行中のトローリングの時間期間が表示される（トローリング時計）、トローリングの合間には最後のトローリングの時間期間が表示される。

以下のＵＩ構成要素をシステムペインへの表示に利用することができる。
タグ設定は、現在定義されているシステムタグ及び現在選択されているタグについての詳細情報を表示する。

ヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ）は、システムで現在定義されているシステム図及び他の図式を列挙する。現在選択されているシステム図又は図式を示す。システム図は船のシステムのモデルであり、船の現在状態を示す。他の図式は、例えば、最適運転からのずれを示す。

履歴ビューアは、測定値及び導出値の履歴概観をグラフで表示する。履歴ビューアは、システム内で現在定義されているタグ、及び作成され、頻繁に見られるデータを素早く検索するために保存された折れ線グラフの名称を列挙すべきである。履歴ビューアは、現在選択されている折れ線グラフを示すべきである。各折れ線グラフは、１つのシステムタグ又は１組のシステムタグの値から導出される。

リポートビューアは、システムで生成されるすべてのリポートタイプを列挙する。リポートタイプがリストから選択されると、そのタイプのリポートが最新の情報に従って生成される。

航行サマリは、現在及び過去の航行についての情報を表示し、特定の航行属性を編集できるようにする。表示される情報のタイプは、用途（例えば、漁船又は貨物輸送船）に依存する。

ウェブインタフェースが提供され、使用者が予め規定された第３者のウェブシステム（例えば、ウェブベースの電子メールクライアント）にアクセスできるようにする。完全なインターネットアクセスを提供すべきではない。０、１つ、又は複数のこのようなインタフェースが提供され、ナビゲーションペイン内で異なるアイテムとして示されるべきである。

メッセージ履歴は、システムで生成され、使用者（メッセージペイン）に送信されたメッセージの時間順リストを、それぞれの状態（「保留中」、「受信確認」、「承認済み」、「無効」）と共に示す。

サプライヤーダイアグラムライブラリは、船の機械システムの供給業者から入手可能なすべてのシステム／パイプ図を列挙する。使用者は図を行き来して閲覧するとともに、図のズームイン及びズームアウトが可能であるべきである。

システムモニタは、システムサービスの状態を表示する。
航行制御は、航行(steaming)中に船舶を制御する際に操作者を支援する。航行制御ＵＩ構成要素は、操作者が航行制御構成及び制約を変更でき、状態を見られるようにする。異なる航行戦略を比較することもできる。

ヘルプユーザヘルプは、異なるトピックを行き来して見られるように、ポータブルドキュメントフォーマット（ｐｄｆ）でユーザマニュアルの形で提供されるべきである。
サーバ
サーバは主に、データの取得、記憶、及び配信、運転の最適化、メッセージの生成及び配信、リポートの生成を処理する。
データ取得
データ取得（ＤＡＱ）（３７）を図１６に示す。機械のＰＬＣ監視している異なるアイテムから測定値（２２）を受け取り、制御信号（２３）を制御装置に送る。さらに、ＧＰＳ及び天気監視機器等の外部ソースから測定値及び情報（２４）を受け取る。ＤＡＱ（３７）は、メッセージ（２５）をクライアントコンピュータに送り、またクライアントコンピュータから制御信号（２６）を受信する。動作最適化モジュールも、ＤＡＱ（３７）から測定信号（２７）を受け取り、制御信号（２８）をＤＡＱ（３７）に送る。ＤＡＱ（３７）はまた、測定値に基づいてメッセージ（２９）を生成する。ＤＡＱ（３７）はまた、受け取った測定値から新しい値又はタグを導出する（３０）。最後に、ＤＡＱ（３７）は定期的に、履歴検索、監視、及び制御生成（３２）のために値をデータベースに記録（記憶）する（３１）。記録間隔は構成可能であるが、デフォルトは１５秒である。

ＤＡＱ（３７）は、ＯＰＣクライアントであり、１つ又は複数のＯＰＣサーバに接続する。ＯＰＣ仕様によれば、ＯＰＣアイテムを含むＯＰＣサーバタグ群が、特定の更新レートで（おそらく不感帯を有して）各サーバ接続毎に作成される。各ＯＰＣアイテムは特定のタグにマッピングされる。例えば、「Omron_HostLink.C500.DM0015」は「右舷トロールウィンチへの張力」に対応し得る。ＯＰＣサーバは、タグ群に固有の間隔で（例えば、５００ｍｓ毎に）、タグ群内のタグの更新値を、タグ群の不感帯（例えば、２％）により指定される割合を超えて変化した値のみＤＡＱ（３７）に送る。
タグ
ＮＭＥＡタグは特定のＮＭＥＡストリング及びフィールド番号にマッピングされる。例：
タグ「速度（ノット）」はＮＭＥＡストリング識別子ＶＴＧ及びフィールド番号７にマッピングされる。ＤＡＱは以下のＮＭＥＡストリング：$GPVTG,89.68,T,,M,0.00,N,0.0,K*5Fを受け取る。タグ「速度（ノット）」の値は０．０ノット（７番目のフィールド）に設定される。

導出タグは、他のタグから計算されるタグである。測定されたタグ又は他の導出タグから計算することができる。導出タグは、或るパラメータタグが変更されたときは常に計算されて送られる。移動平均等の時間依存関数から計算されるタグも定期的に更新されるべきである。

ＤＡＱは、動作最適化サービスに接続して、モデルタグを受け取るべきである。モデルタグは、シミュレーションモデルで定義され、その解後に更新される変数の値を含むシミュレーションモデルに使用される入力パラメータは、測定パラメータである。すなわち、最適パラメータではない。

タイマタグには別のタグ及び或る条件（複数可）が関連付けられる。タイマタグは時間を測定し、条件が満たされている間に時を刻む。実行時間、例えば、条件「エンジンＲＰＭ」＞１００で「主エンジンの実行時間」を監視するために使用することができる。
動作最適化及びメッセージ送出
動作最適化システム（ＯＯ）（３３）は、測定値（２７）を船に搭載されている機器の状態のＤＡＱから受け取り、その情報を使用して、燃料効率を向上させる。これを達成するために、システムは、船のコンピュータシミュレーションモデル（７）を使用して、船舶の動作パラメータの最適値を見つける。次に、最適な動作パラメータが使用されて、船内の機器が制御され（２３）、又はエネルギー効率をどのように向上させることができるかについて船舶の操作者にアドバイスが生成される（３８）。

システムの全般的な目的は、制御信号（２３）及びアドバイス（３８）を生成することであり、アドバイスは、それに従った場合に、一定時間間隔後に最適に近いシミュレーション値と実測値とのずれが予め規定された許容誤差以内になるようなものである。

特定の測定変数（タグ）が満たすべき条件を指定し、その条件が満たされなくなった場合（ｍａｘ、ｍｉｎ条件）にＯＯシステムに警告を生成させることも可能である。
条件付き警告（４０）は、クライアントコンピュータ（タグ設定）を介して船舶作業員により定義される。ＯＯは、ＤＡＱ（２７）から最新の測定値を受け取る。システム構成及び制約がデータベース（１４）から読み取られるが、場合によっては、システムが開始された後に船舶作業員により構成することができる。変更可能な制約及び構成はデータベースで変更可能なものとして識別され、すべての変更を記録されるべきである。

システム構成（３５）は、どの変数をシステムが制御すべきかを決定する。
構成（３５）は、システム開始時にデータベース（１４）からロードされ、これもまた、システム実行中に、例えば、システムにプロペラスラストの制御を行うように求める航行制御をオンにしているときに変更可能である。

制約（３６）は、システムが、機器を制御するときに満たそうとすべき条件である。制約は、システム開始時にロードされ、実行中に変更が可能である。操作者は、例えば、航行制御に時間制約を指定することができる。
ＯＯシステムの主要ユニットは以下である。
最適化
最適化ユニット（１０）は、各種最適化アルゴリズムを使用して、動作パラメータの最適値を見つける。ＯＯシステムは、例えば、冷蔵システム、推進システム、及び漁具の制御を効率的に最適化するために使用できる最適化アルゴリズムを含む。最適化問題は、シミュレーションモジュール（７）を使用して目的関数を計算する複数の変数の線形又は非線形問題であることができる。外部ライブラリ内の最適化アルゴリズムをシステムに統合することも可能であるべきである。

システムを記述するシミュレーションモジュール（７）は、各設備毎に特に作成される外部ライブラリである。
状態検出
状態検出ユニット（３４）は、機器の状態の測定値を監視し、船で実行されている動作を識別しようとする。考えられる状態は船毎に異なり、漁船の場合、例えば、考えられる状態は「トローリング」、「繰り出し」、「引き揚げ中」、「航行中」、「準備中」、及び「ポンプ中」であり得る。
調整
調整ユニット（３５）は、適用される制約により最適化されない被制御値の調整に使用される。例えば、航行制御では、操作者は、船舶が一定速度で航行すべきであることを指定することができ、その速度を維持するためにプロペラスラストの調整が要求される。
メッセージ管理
メッセージ生成ユニット（３７）は、情報を最適化ユニット（１０）、状態検出ユニット（３４）、及び調整ユニット（３５）から受け取り、他のシステムに送信されるメッセージ（２９）を生成する。送信メッセージ及びどのメッセージが受信確認又は承認されたかを追跡すべきである。メッセージ生成ユニットはまた、もはや該当しないメッセージを無効化すべきである。

ＯＯシステムは８種類のメッセージを生成する。
制御信号
制御信号（２３）は、サーバ（２０）により制御される機器に送信される。ＤＡＱ（３７）に送信される設定点であり、ＤＡＱ（３７）は各瞬間に制御がどこにあるのかを判断し（自動制御が何らかの方法で使用者によりオーバライドされていることがある）、適当な場合、対応する機器を制御するＰＬＣにＯＯ制御信号を転送する。
アドバイス
アドバイスメッセージ（３８）はクライアントコンピュータに送信され、そこで表示される。アドバイスメッセージ（３８）は以下の情報を含む。

実行すべき特定の操作を記述したショートテキストメッセージ
操作を実行することにより節約される推定燃料量
アドバイスに記述されている操作をシステムから実行できる場合（被制御オブジェクトを通じて）、確認アクションが操作に添付され、操作が使用者により確認される場合、操作はシステムにより実行される
警告
警告（３９）は、船を指定の制約内で制御できないことをシステムが検出した場合に生成されるショートテキストメッセージである。例えば、システムが、船が或る指定時間前に目的地に到着すべきであるという制約付きで１マイル当たりのオイル使用量を最小限にすることを目的としてプロペラスラストを制御するように構成される場合、システムは、目的地に時間制約以内に到着することができないことを検出した場合に警告を生成すべきである。
条件付きアラート
条件付きアラート（４０）メッセージは、条件に関連するメッセージストリングを含む。
数値結果
数値結果（４１）メッセージは、ＨＭＩに表示されている各変数毎に送信される。メッセージは以下の情報、すなわちシミュレーションに使用される実測値（利用可能な場合）、最適値、及び最適値と実測値とのずれ（測定が利用可能な場合）を含む。

数値結果メッセージは、機器の状態に大きな変化があった場合に送信されるべきである。
状態
ＯＯは、船で実行中の操作を検出し、現在の状態（４２）を識別するメッセージを送信すべきである。
状態時間（４３）
ＯＯは、現在の状態で費やされた時間を測定し、メッセージを送信する。状態群で費やされた時間も測定することができる。
達成可能な節約
達成可能な節約（４４）メッセージは、各サブシステム（推進、冷蔵、又は漁具）での可能なエネルギー節約の推定及び達成可能な合計節約推定を含む。

すべてのメッセージはタイムスタンプ、すなわち、ＯＯサービスからメッセージが送信された時間を含む。「保留中」のアドバイスメッセージ（３８）、条件付きアラート（４０）、及び警告がクライアントコンピュータに表示され、このようなすべてのメッセージは、それぞれの状態に関わらずメッセージ履歴内で入手可能である。数値結果（４１）及び制御信号（２３）は、クライアントコンピュータに表示される。制御メッセージの送出に適用される時間制約は異なり得る。一定の時間間隔で、例えば、２秒毎にメッセージを生成することが十分な場合もあれば、例えば、プロペラピッチ及び主エンジン回転を制御しているとき、メッセージを生成することによって使用者入力に対して即座に応答する必要がある場合もある。使用者により設定されたスラストがあり、システムは、指定のスラストを達成するピッチ及び回転の制御信号を送信することによって、即座に応答しなければならない。スラストが頻繁に変更されている場合、例えば、船が加速中である場合に信号は最適である必要はないが、船舶が一定のスラストで航行中である場合、制御は最適であるべきである。

ＯＯシステムは、異なる種類の船、例えば漁船及び貨物船に等しく適合可能である。インストールの都度、ＯＯ（３３）サービスを変更して再構築する必要があるべきではない。変数定義、最適化問題記述、及び使用すべき最適化アルゴリズムの種類等のすべての構成は、外部で定義され、システムは、開始されると自動的に構成される。
リポート生成
リポートジェネレータは、データベース（１４）から情報を抽出し、情報を処理し、リポートの形態で使用者に提示する役割を有する。最終使用者に提示されるリポートは、最終使用者の要求パラメータ及びリポートビューアＵＩ構成要素を通じてのナビゲーションに基づく。

リポートのオプション及び内容は、異なる応用分野で変わる。例えば、漁船と貨物輸送船とでは提示されるリポートが異なる。リポートジェネレータは以下の特徴を含まなければならない。
データ処理
異なるデータ記憶装置を使用するための設定可能性。ＤＡＱ（３７）に関連するデータ記憶装置への接続性。データ記憶装置及び使用者要求パラメータからのデータのフェッチ。
リポート作成
使用者が見てブラウジングできるリポートを表示する機能。リポートをＨＴＭＬ、ＰＤＦ、エクセルで表示する機能。リポートを購読のためにスケジュールし電子メール送信する機能。
リポート再使用性
リポートは、同様の応用分野、すなわち同様の漁獲操作の漁船間で再使用可能であるべきである。
データ品質
リポートの作成に必要なデータは、応用分野、顧客ニーズ、並びにＤＡＱ及び航行サマリから利用可能なデータに依存する。

方法の主要部分のブロック図である。 最適化モデル生成モジュールの図である。 船上動作最適化システムの最上位レベルの概観を示す図である。 動作最適化モジュールの図である。 設計最適化アルゴリズムの状態図である。 熱交換機構成要素を示す図である。 熱交換機構成要素モデルを示す図である。 共に縦続された２つのモデル構成要素を示す図である。 最適化される冷蔵システムの一例を示す図である。 最適化結果の表である。 事例１を使用する動作最適化プロセスのグラフである。 事例２を使用する動作最適化プロセスのグラフである。 ２つの最適化事例の表である。 事例１の場合の冷却プロセスのグラフである。 一般的な構成及び相互接続の図である。 データ取得の図である。 動作最適化モジュールの主要機能の図である。

Claims (10)

1. 船舶の燃料効率を最適化する方法であって、
   前記船舶のエネルギーを消費するシステムのコンピュータシミュレーションモデルを記憶するステップであって、該モデルは、燃料効率に関して最適化された、ステップと、
   センサネットワークからセンサ信号を受けるステップであって、該センサネットワークは複数のセンサから形成された、ステップと、
   前記センサ信号に依存して、前記コンピュータシミュレーションモデルから１つ又は複数の最適化されたパラメータを生成するステップと、
   前記最適化されたパラメータを出力するステップと、
   出力された前記最適化されたパラメータを、前記エネルギーを消費するシステムを含む前記船舶のシステムを制御するコントローラに伝えるステップと、
   前記センサネットワークからの前記センサ信号を、更なるシミュレーションのためにデータベースに記憶するステップと
   を含み、
   前記船舶の前記エネルギーを消費するシステムが含むコア構成要素は前記コンピュータシミュレーションモデルが含むモデル構成要素として表され、該モデル構成要素は、前記コア構成要素の特徴を表すデータ群からの定義された特徴を有し、前記コンピュータシミュレーションモデルにおいて、各モデル構成要素の前には１つ以下のモデル構成要素が接続され、前記最適化されたパラメータは前記コア構成要素の入力パラメータであり、
   前記センサネットワークは、前記船舶を監視するために、エンジン、構造及び外部のパラメータを様々な種類のデータとして収集し、該データに基づく前記センサ信号を出力するように構成された
   ことを特徴とする、方法。
2. 前記コア構成要素は、前記センサ信号に基づいて、動作最適化アルゴリズム及びユーザ設定に従い自動的に制御されるように構成された、請求項１に記載の方法。
3. 前記センサネットワークは、１つ又は複数の他のパラメータを監視するように構成された、請求項１又は２に記載の方法。
4. エンジンのパラメータは、
   排気ガス温度と、
   給気圧と、
   給気温度と、
   エンジン速度（ＲＰＭ）と、
   冷却水温度と、
   潤滑油温度と、
   潤滑油圧と、
   燃料油温度と、
   燃料油圧と、
   燃料消費量と
   を含むパラメータ群から選択された１つ又は複数のパラメータを含む、請求項１又は２に記載の方法。
5. 構造のパラメータは、
   燃料油タンクの液面高さと、
   水タンクの液面高さと、
   バラストタンクの液面高さと、
   保持温度と、
   実速度と
   を含むパラメータ群から選択された１つ又は複数のパラメータを含む、請求項１又は２に記載の方法。
6. 外部のパラメータは、
   天気状況と、
   位置と、
   実速度と、
   時刻と、
   海流と、
   天気予報と
   を含むパラメータ群から選択された１つ又は複数のパラメータを含む、請求項１又は２に記載の方法。
7. 他のパラメータは、
   電力出力と、
   プロペラパワー出力と、
   必要冷蔵能力と、
   冷蔵リソースと、
   補助パワーリソースと、
   船舶表面速度と
   を含むパラメータ群から選択された１つ又は複数のパラメータを含む、請求項３に記載の方法。
8. 前記出力を、ヒューマンマシンインタフェースを介して操作者に伝えるステップを更に含む請求項１又は２に記載の方法。
9. 前記コントローラが、出力された前記最適化されたパラメータに依存して前記エネルギーを消費するシステムを含む前記船舶のシステムを制御するステップを更に含む請求項１又は２に記載の方法。
10. コンピュータプログラム又はコンピュータプログラム一式を含むコンピュータ可読データ記憶媒体であって、前記コンピュータプログラム又はコンピュータプログラム一式は、プロセッサで実行されると、前記プロセッサに請求項１又は２に記載の方法を実行させるように構成された、コンピュータ可読データ記憶媒体。

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