JP7189764B2 - Ship performance estimation device and ship performance estimation program - Google Patents

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JP7189764B2 JP2018245280A JP2018245280A JP7189764B2 JP 7189764 B2 JP7189764 B2 JP 7189764B2 JP 2018245280 A JP2018245280 A JP 2018245280A JP 2018245280 A JP2018245280 A JP 2018245280A JP 7189764 B2 JP7189764 B2 JP 7189764B2
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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。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to a ship performance estimation device and a ship performance estimation program for estimating a navigation state quantity such as a main engine horsepower of a ship.

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。 In recent years, due to rising fuel prices, there has been a growing need to reduce operating costs, reduce greenhouse gas emissions, and ensure operational safety. are viewed. In order to improve the reliability of the optimal route calculation, it is important to accurately estimate the ship's navigation state quantities (main engine horsepower, main engine rotation speed, ship speed, fuel consumption, ship motion, etc.) in the actual sea area. .

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。 Conventionally, physical models obtained from the results of theoretical calculations based on hull design information, tank tests, sea trials, etc. have been used to estimate the navigational state quantities of ships.

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。 Since the theoretical calculations for creating such a physical model are performed under various mathematical and physical assumptions, there are cases where it is not possible to accurately estimate the navigation state quantity of the ship. Therefore, although the theoretical formulas have been improved, it is still difficult to accurately estimate the ship's navigational state using a physical model.

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。 For example, Patent Literature 1 discloses calculating a correction amount using measurement data or the like during actual operation of a ship, and correcting theoretical propulsion performance calculated using a physical model. Specifically, data under normal water conditions is extracted from the measurement data to derive the propulsion performance during normal water conditions, and data under multiple disturbance conditions are extracted to calculate disturbance propulsion components, and these propulsion during normal water conditions are calculated. A correction amount for correcting the theoretical propulsion performance is calculated using the performance and disturbance propulsion component, the theoretical propulsion performance under the calm water condition, and the theoretical disturbance propulsion component under the disturbance condition.

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。 On the other hand, Patent Literature 2 discloses that a regression analysis model is created based on measurement data during actual operation of a ship, and this model is used to estimate the propulsion performance of the ship in an actual sea area.

特開2016-78685号公報JP 2016-78685 A 特開2018-34585号公報JP 2018-34585 A

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。 In the case of Patent Document 1, the measurement data under normal water conditions, which are similar to those in normal water, includes the effects of wind and waves to some extent, so corrections have been made so as to accurately derive the propulsion performance during normal water conditions. Not likely. In addition, since there is little measurement data under normal water conditions, it takes a long time to make reliable corrections.

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。 Moreover, in the case of Patent Document 2, since a large amount of measurement data is required to create a highly accurate regression analysis model, there is a drawback that accuracy decreases when the number of data is insufficient. In particular, the optimal route calculation requires an estimation calculation in rough weather, but it is difficult to obtain the necessary data because the ship does not normally navigate in rough weather.

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。 SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-described problems, and provides a ship performance estimation device and a ship performance estimation program capable of improving the accuracy of estimating the navigation state quantity of a ship in an actual sea area. It is an object.

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。 In the present specification and claims, the navigation state quantity of a ship includes any of main engine horsepower, main engine rotation speed, ship speed, ship motion, fuel consumption, and the like.

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。 In order to achieve the above object, a ship performance estimation device according to an aspect of the present invention is created based on past operation performance data of a ship, uses the navigation state quantity of the ship as an objective variable, and uses the navigation state quantity as an objective variable. A data estimating unit that estimates the navigation state quantity of the ship under operating conditions including the assumed values of each of the related elements using one or more regression analysis models with multiple influencing related factors as explanatory variables; , using one or more physical models of the ship, a theoretical estimation unit that estimates the navigation state quantity of the ship under the operating conditions, and based on the estimation result of the data estimation unit and the estimation result of the theoretical estimation unit and an estimation integration unit that calculates an estimated value of the navigational state quantity of the vessel under the operational conditions.

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。 According to this configuration, both the estimation result of the data estimation unit estimated using the regression analysis model created based on the operational performance data and the estimation result of the theoretical estimation unit estimated using the physical model Since the estimated value of the ship's navigation state quantity is calculated based on the above, it is possible to compensate for the shortcomings of the regression analysis model and the physical model, and the estimation accuracy of the ship's navigation state quantity in actual sea areas can be improved across the board.

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。 Further, in the ship performance estimation device, the navigation state quantity of the ship is a navigation state quantity related to the propulsion performance of the ship, and the data estimation unit receives a time-dependent change output instruction, One or more of the regression analysis models for each period is created based on each operation record data, and the sea weather conditions included in the operation conditions are conditions for calm water, and the regression analysis models for each period are used. to estimate the navigational state quantity of the ship in calm water in each of the above periods, and the theoretical estimation unit receives the time-dependent change output instruction and converts the sea weather conditions included in the navigation conditions into the conditions in calm water. estimating the navigation state quantity of the ship in calm water, and the estimation integration unit receives the time-dependent change output instruction, based on the estimation result of the data estimation unit and the estimation result of the theoretical estimation unit for each period; and calculating an estimated value of the navigation state quantity of the ship in calm water in each of the periods, and estimating the navigation state quantity of the ship in calm water in each of the periods estimated by the estimation integrating unit. A time-varying change output unit that outputs the value as output data in a predetermined format may be further provided.

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。 According to this configuration, it is possible to calculate and display the estimated value of the ship's navigation state quantity related to the propulsion performance such as the main engine horsepower in calm water in each of a plurality of past periods, and output such as displaying. It is possible to grasp the progress of aging deterioration and contamination, and confirm the effects of underwater cleaning and maintenance in the dock.

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。 In the ship performance estimation device, the ship performance estimation unit, which includes the data estimation unit, the theoretical estimation unit, and the estimation integration unit, receives an optimum route search instruction and The navigation state quantity of the ship on each of the assumed routes estimated by the ship performance estimation unit is configured to calculate an estimated value of the navigation state quantity of the ship under the operating conditions including the sea weather forecast on the assumed route may further include an optimum route selection unit that selects an optimum route that satisfies a predetermined condition from among the plurality of assumed routes based on the estimated value of .

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。 According to this configuration, it is possible to improve the accuracy of estimating the navigational state quantity of the ship, so that the reliability of the selected optimum route can be improved.

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。 Further, in the ship performance estimation device, a difference between the navigational state quantity of the ship included in the past operational performance data of the ship and the navigational state quantity estimated by the theoretical estimation unit using the operational performance data Using one or more correction regression analysis models with a correction amount consisting of as an objective variable and a plurality of related elements that affect the navigation state quantity as explanatory variables, including the assumed value of each of the related elements Further comprising a correction amount estimating unit for estimating the correction amount in operating conditions, the estimation integration unit based on the estimation result of the data estimating unit, the estimation result of the theoretical estimating unit, and the estimation result of the correction amount estimating unit and an estimated value of the navigational state quantity of the vessel under the navigational condition may be calculated.

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。 According to this configuration, it can be said that the correction regression analysis model used in the correction amount estimating unit is for correcting the estimation error due to the physical model. Therefore, it is possible to improve the estimation accuracy of the estimated value of the navigation state quantity calculated by the estimation integration unit.

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。 Further, in the ship performance estimation device, the navigation state quantity of the ship is a navigation state quantity related to the propulsion performance of the ship, and the data estimation unit receives a time-dependent change output instruction, One or more of the regression analysis models for each period is created based on each operation record data, and the sea weather conditions included in the operation conditions are conditions for calm water, and the regression analysis models for each period are used. to estimate the navigational state quantity of the ship in calm water in each of the above periods, and the theoretical estimation unit receives the time-dependent change output instruction and converts the sea weather conditions included in the navigation conditions into the conditions in calm water. estimating the navigation state quantity of the ship in calm water, and the correction amount estimating unit receives the time-dependent change output instruction and performs the correction regression for each period based on the operation performance data for each of a plurality of past periods; One or more analysis models are created, and the correction amount for each period is estimated using the correction regression analysis model for each period, with the sea weather conditions included in the operation conditions as conditions for calm water. , the estimation integration unit receives the temporal change output instruction, and based on the estimation result of the data estimation unit, the estimation result of the theoretical estimation unit, and the estimation result of the correction amount estimation unit for each period, configured to calculate an estimated value of the navigation state quantity of the ship in calm water in each of the periods, and calculating the estimated value of the navigation state quantity of the ship in calm water in each of the periods estimated by the estimation integrating unit; A temporal change output unit for outputting output data in a predetermined format may be further provided.

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。 According to this configuration, it is possible to calculate and display the estimated value of the ship's navigation state quantity related to the propulsion performance such as the main engine horsepower in calm water in each of a plurality of past periods, and output such as displaying. It is possible to grasp the progress of aging deterioration and contamination, and confirm the effects of underwater cleaning and maintenance in the dock.

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。 Further, in the above ship performance estimation device, the ship performance estimation unit comprising the data estimation unit, the theoretical estimation unit, the correction amount estimation unit, and the estimation integration unit receives an optimum route search instruction, and each of the plurality of Each of the assumed routes estimated by the ship performance estimating unit is configured to calculate an estimated value of the navigation state quantity of the ship under the operating conditions including the sea weather forecast on each of the assumed routes. and an optimum route selection unit that selects an optimum route that satisfies a predetermined condition from among the plurality of assumed routes based on the estimated value of the navigation state quantity of the ship.

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。 According to this configuration, it is possible to improve the accuracy of estimating the navigation state quantity of the ship, so that the reliability of the selected optimum route can be improved.

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。 Further, a ship performance estimation program according to an aspect of the present invention is a computer that is created based on past operational performance data of a ship, uses the navigation state quantity of the ship as an objective variable, and affects the navigation state quantity. A data estimation unit for estimating the navigation state quantity of the vessel under operating conditions including assumed values of each of the related elements using one or more regression analysis models with multiple related elements as explanatory variables; Based on the theoretical estimation unit that estimates the navigation state quantity of the ship under the operating conditions using one or more physical models of the above, and the estimation result of the data estimation unit and the estimation result of the theoretical estimation unit, This is for functioning as an estimation integration unit that calculates an estimated value of the navigational state quantity of the ship under operating conditions.

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。 According to this configuration, both the estimation result of the data estimation unit estimated using the regression analysis model created based on the operational performance data and the estimation result of the theoretical estimation unit estimated using the physical model Since the estimated value of the ship's navigation state quantity is calculated based on the above, it is possible to compensate for the shortcomings of the regression analysis model and the physical model, and the estimation accuracy of the ship's navigation state quantity in actual sea areas can be improved across the board.

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。 Further, in the ship performance estimation program, the navigation state quantity of the ship is a navigation state quantity related to the propulsion performance of the ship, and the data estimation unit receives a time-dependent change output instruction, One or more of the regression analysis models for each period is created based on each operation record data, and the sea weather conditions included in the operation conditions are conditions for calm water, and the regression analysis models for each period are used. to estimate the navigational state quantity of the ship in calm water in each of the above periods, and the theoretical estimation unit receives the time-dependent change output instruction and converts the sea weather conditions included in the navigation conditions into the conditions in calm water. estimating the navigation state quantity of the ship in calm water, and the estimation integration unit receives the time-dependent change output instruction, based on the estimation result of the data estimation unit and the estimation result of the theoretical estimation unit for each period; and calculating an estimated value of the navigational state quantity of the ship in calm water in each of the periods, the computer further comprising: may be made to function as a time-dependent change output unit that outputs the estimated value of the navigation state quantity as output data in a predetermined format.

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。 According to this configuration, it is possible to calculate and display the estimated value of the ship's navigation state quantity related to the propulsion performance such as the main engine horsepower in calm water in each of a plurality of past periods, and output such as displaying. It is possible to grasp the progress of aging deterioration and contamination, and confirm the effects of underwater cleaning and maintenance in the dock.

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。 Further, in the ship performance estimation program, the ship performance estimation unit comprising the data estimation unit, the theoretical estimation unit, and the estimation integration unit receives an optimum route search instruction, and for each of the plurality of assumed routes, The computer is configured to calculate an estimated value of the navigation state quantity of the ship under the operating conditions including the sea weather forecast on the assumed route of each of the assumed routes estimated by the ship performance estimation unit It may function as an optimum route selection unit that selects an optimum route that satisfies a predetermined condition from among the plurality of assumed routes based on the estimated value of the navigation state quantity of the ship.

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。 According to this configuration, it is possible to improve the accuracy of estimating the navigational state quantity of the ship, so that the reliability of the selected optimum route can be improved.

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。 Further, in the ship performance estimation program, the computer further includes the navigation state quantity of the ship included in the past operation performance data of the ship, and the above estimated by the theoretical estimation unit using the operation performance data Using one or more correction regression analysis models with a correction amount consisting of a difference from the navigation state quantity as an objective variable and a plurality of related elements that affect the navigation state quantity as explanatory variables, each of the correlation Functioning as a correction amount estimating unit for estimating the correction amount under operating conditions including assumed values of elements, the estimation integrating unit combines the estimation result of the data estimating unit, the estimation result of the theoretical estimating unit, and the correction amount estimating unit and the estimated value of the navigational state quantity of the vessel under the operational conditions.

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。 According to this configuration, it can be said that the correction regression analysis model used in the correction amount estimating unit is for correcting the estimation error due to the physical model. Therefore, it is possible to improve the estimation accuracy of the estimated value of the navigation state quantity calculated by the estimation integration unit.

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。 Further, in the ship performance estimation program, the navigation state quantity of the ship is a navigation state quantity related to the propulsion performance of the ship, and the data estimation unit receives a time-dependent change output instruction, One or more of the regression analysis models for each period is created based on each operation record data, and the sea weather conditions included in the operation conditions are conditions for calm water, and the regression analysis models for each period are used. to estimate the navigational state quantity of the ship in calm water in each of the above periods, and the theoretical estimation unit receives the time-dependent change output instruction and converts the sea weather conditions included in the navigation conditions into the conditions in calm water. estimating the navigation state quantity of the ship in calm water, and the correction amount estimating unit receives the time-dependent change output instruction and performs the correction regression for each period based on the operation performance data for each of a plurality of past periods; One or more analysis models are created, and the correction amount for each period is estimated using the correction regression analysis model for each period, with the sea weather conditions included in the operation conditions as conditions for calm water. , the estimation integration unit receives the temporal change output instruction, and based on the estimation result of the data estimation unit, the estimation result of the theoretical estimation unit, and the estimation result of the correction amount estimation unit for each period, The computer is configured to calculate an estimated value of the navigational state quantity of the ship in calm water during each of the periods, and further comprises: It may be made to function as a temporal change output section that outputs the estimated value of the state quantity as output data in a predetermined format.

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。 According to this configuration, it is possible to calculate and display the estimated value of the ship's navigation state quantity related to the propulsion performance such as the main engine horsepower in calm water in each of a plurality of past periods, and output such as displaying. It is possible to grasp the progress of aging deterioration and contamination, and confirm the effects of underwater cleaning and maintenance in the dock.

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。 Further, in the ship performance estimation program, the ship performance estimation unit comprising the data estimation unit, the theoretical estimation unit, the correction amount estimation unit, and the estimation integration unit receives an instruction to search for an optimum route, and each of the plurality of It is configured to calculate an estimated value of the navigation state quantity of the ship under the operating conditions including the sea weather forecast for each assumed route for each assumed route, It may function as an optimum route selection unit that selects an optimum route that satisfies a predetermined condition from among the plurality of assumed routes based on the estimated value of the navigation state quantity of the ship on each of the assumed routes.

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。 According to this configuration, it is possible to improve the accuracy of estimating the navigation state quantity of the ship, so that the reliability of the selected optimum route can be improved.

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。 The present invention has the configuration described above, and has the effect of being able to provide a ship performance estimation device and a ship performance estimation program capable of improving the accuracy of estimating the navigation state quantity of a ship in an actual sea area. Play.

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。FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a ship performance estimation device according to one embodiment of the present invention. 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。FIG. 2 is a block diagram showing an example of a ship performance estimator in the first embodiment. 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。FIGS. 3A to 3C are diagrams used to explain an example of a method of creating a first physical model, and FIG. 3D is a diagram for explaining an example of a method of creating a second physical model. It is a figure used for. 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。FIGS. 4A and 4B are diagrams showing examples of set periods when the temporal change output unit operates. 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。FIG. 5 is a block diagram showing an example of a ship performance estimator in the second embodiment.

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。 Preferred embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the following description, the same reference numerals are given to the same or corresponding elements throughout all the drawings, and duplicate descriptions thereof will be omitted. Moreover, the present invention is not limited to the following embodiments.

(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。
(First embodiment)
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a ship performance estimation device according to a first embodiment of the present invention.

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。 This ship performance estimation device A includes a processing device 1 , a communication device 2 , an input device 3 , a display device 4 and a storage device 5 . In addition, the installation location of the ship performance estimation device A is not particularly limited. For example, it may be provided in a ship, or may be provided on land.

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。 The processing device 1 is a computer having an arithmetic unit such as a CPU and a storage medium such as a ROM and a RAM. The operation of each part of the ship performance estimation device A is controlled. The processing device 1 functions as a theoretical estimation unit 11, a data estimation unit 12, an estimation integration unit 13, a temporal change output unit 14, an optimum route selection unit 15, and the like by the CPU executing a ship performance estimation program. It should be noted that the correction amount estimator 16 is a component necessary in the case of the second embodiment described later, and is unnecessary in the case of the first embodiment.

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。 The communication device 2 is connected to the Internet or the like. The processing device 1 controls the communication device 2 to acquire sea weather information from an external organization via the Internet or the like, and stores it in the storage device 5 . The external organization is the Japan Meteorological Agency, NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration), etc., and is not limited to one.

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。 The input device 3 is configured by a mouse, a keyboard, or the like, and is means for receiving input by user's operation. The input device 3 outputs information input by a user's operation to the processing device 1 .

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。 The display device 4 is composed of a display device such as a liquid crystal display, and displays information corresponding to display data given from the processing device 1 on a screen.

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。 The storage device 5 stores operational performance data, a first physical model for estimating propulsion performance, a second physical model for estimating hull motion, a first regression analysis model for estimating propulsion performance, and a second regression analysis for estimating hull motion. Models and the like are stored. The storage device 5 stores all information necessary for executing the ship performance estimation program, and also stores information created when the ship performance estimation program is executed. Note that the storage device 5 may be composed of a plurality of storage devices according to, for example, the type of information to be stored.

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。 In the following description, the ships targeted by the processing device 1 are the same ships unless otherwise specified. Further, the "draft" used for calculation by the processing device 1 may be replaced with the "water discharge".

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。 FIG. 2 is a block diagram showing an example when the processing device 1 operates as a vessel performance estimation unit in the first embodiment.

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。 The ship performance estimator 10 in the case of the first embodiment is composed of a theoretical estimator 11 , a data estimator 12 and an estimation integration unit 13 .

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。 The ship performance estimating unit 10 is configured, for example, by a user operating the input device 3 to input desired operating conditions and ship navigation state quantity estimation instructions (for example, main engine horsepower estimation instructions when estimating the main engine horsepower, main engine rotation speed Main engine rotation speed estimation instruction when estimating ship speed, ship speed estimation instruction when estimating ship speed, fuel consumption estimation instruction when estimating fuel consumption, ship motion estimation instruction when estimating ship motion, etc.) are input to the processing device 1, the navigation state quantity of the ship is estimated.

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。 The theoretical estimator 11 estimates the navigational state quantity of the ship under the input desired operating conditions using the physical model of the ship (first and second physical models). The estimated ship navigation state quantities include main engine horsepower (main engine output), main engine rotation speed, ship speed, fuel consumption, and ship motion.

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。 Here, the theoretical estimator 11 estimates navigational state quantities (main engine horsepower, main engine rotation speed, ship speed, etc.) relating to the propulsion performance of the ship using the first physical model. The first physical model, for example, calculates (estimates) the hull resistance (total resistance) of the ship, and further uses this hull resistance to navigate the ship (main engine horsepower, main engine rotation speed, ship speed, fuel consumption, etc. ) and is stored in the storage device 5 . Here, as the first physical model, a physical model for estimation may be stored in the storage device 5 for each of the main engine horsepower, main engine rotation speed, ship speed, fuel consumption, and the like.

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。 FIGS. 3A to 3C are diagrams used to explain an example of the method of creating the first physical model. Here, the method of calculating the hull resistance when estimating the main engine horsepower is taken as an example. explain.

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。 The hull resistance (total resistance) can be calculated as the sum of the resistance in calm water, the resistance to wind pressure, the increase in resistance in irregular waves, the increase in resistance due to oblique sailing and steering, and the like. A method for calculating the hull resistance is well known and will be briefly described here.

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。 The normal water resistance can be calculated, for example, based on the normal water resistance characteristic information as shown in FIG. Here, the normal water resistance characteristic information is obtained in advance by water tank tests, theoretical calculations, test run results, or the like, and is included in the first physical model.

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。 The wind resistance (Rw) can be calculated by the following relational expression (1) using the wind resistance coefficient (Cx) calculated from the wind resistance coefficient characteristic information as shown in FIG. 3(B), for example. can be done.

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。
Rw=ρCxAxVw2/ 2 (1)
In the above equation (1), ρ is the air density, Ax is the frontal projected area of the hull on the water surface, and Vw is the relative wind speed. Here, the wind resistance coefficient characteristic information is obtained in advance by a wind tunnel test, theoretical calculation, or the like, and the wind resistance coefficient characteristic information and the contents of equation (1) are included in the first physical model.

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。 Regarding the resistance increase in irregular waves, the resistance increase characteristic information in regular waves as shown in graph C1 in FIG. From this, a model is created for calculating the resistance increase during irregular waves.

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。 Here, the resistance increase characteristic information of the graph C1 is the resistance in regular waves at a certain ship speed, a certain draft, a certain wave direction angle (wave incident angle with respect to the hull), a certain wave period, and a certain wave height. This is information indicating an increase. This resistance increase characteristic information in regular waves is information obtained by a water tank test, theoretical calculation, or the like.

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。 Further, the wave spectrum information of the graph C2 is information showing an example of the wave spectrum at a certain representative wave height and a certain representative wave period (frequency).

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。 A plurality of resistance increase characteristic information in regular waves such as graph C1 is prepared for each ship speed, each draft, each wave direction angle, each wave period, and each wave height, and wave spectrum information such as graph C2 is prepared. A plurality of samples are prepared for each representative wave period (wave frequency) and wave height. Then, using the above-mentioned each resistance increase characteristic information and each wave spectrum information, the ship speed, draft, wave direction angle (heading, wave direction), wave height and wave period are input, and Create a model to calculate (output) the resistance increase. This model is included in the first physical model. Each piece of resistance increase characteristic information may be information created without considering differences in boat speed and wave height.

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。 It should be noted that the increase in resistance due to oblique sailing and steering other than the above can also be obtained from theoretical calculations, water tank tests, trial operation results, etc., and can be given to the first physical model.

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。 In addition, all of the resistance increase in calm water, wind pressure resistance, resistance increase in irregular waves, and resistance increase due to oblique sailing and steering are all calculated directly by numerical calculation based on theory, such as CFD (computational fluid dynamics) calculation. can be In this case, each CFD calculation result is included in the first physical model.

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。
Then, the hull resistance (R) is calculated using an addition formula that adds the resistance in calm water, the resistance to wind pressure, the increase in resistance in irregular waves, the increase in resistance due to oblique sailing and steering, etc., and this hull resistance ( R), the main engine horsepower (BHP) can be calculated using the following relational expression (2).
BHP=RVs/η(N, Vs) (2)
In the above formula (2), Vs is the boat speed. η(N, Vs) is the propulsion efficiency, which is a function including the main engine speed (N) and ship speed (Vs).

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。 The addition formula for calculating the hull resistance (R) and the contents of formula (2) are also included in the first physical model. Therefore, the theoretical estimation unit 11 can estimate the hull resistance (total resistance) of the ship using the first physical model, and estimate the main engine horsepower of the ship using the hull resistance.

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。 The first physical model for estimating the main engine horsepower may be a model for directly estimating the main engine horsepower without going through the hull resistance.

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。 The first physical model for estimation can also be used for estimation of the main engine speed and ship speed. That is, each first physical model is created so as to be able to estimate main engine horsepower, main engine rotation speed, ship speed, etc. according to desired operating conditions.

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。
Note that the fuel consumption (FOC) can be calculated using the main engine horsepower (BHP) as in the following equation (3).
FOC=BHP×β(N) (3)
In the above formula (3), β(N) is a coefficient determined based on the main engine speed N.

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。 Further, if a physical model for fuel consumption estimation is provided as the first physical model, the fuel consumption (FOC) can be directly estimated using the model.

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。 The theoretical estimation unit 11 also uses the second physical model to estimate the hull motion under the input operational conditions. The second physical model is a physical model of the ship for calculating (estimating) the motion of the ship, and is stored in the storage device 5 . FIG. 3D is a diagram used to describe an example of a method of creating a second physical model.

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。 First, hull motion characteristic information in regular waves as shown in graph D1 of FIG. Similarly) to create a model for calculating ship motion in irregular waves.

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。 Here, the hull motion characteristic information in graph D1 is the hull motion in regular waves ( (rocking angle of pitching or rolling). The hull motion characteristic information in regular waves is information obtained from water tank tests, theoretical calculations, test run results, or the like.

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。 Further, the wave spectrum information of the graph D2 is information showing an example of the wave spectrum in the case of a certain representative wave height and a certain representative wave period (frequency).

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。 A plurality of hull motion characteristics information in regular waves such as graph D1 are prepared for each ship speed, each draft, and each wave direction angle, and wave spectrum information such as graph D2 is prepared for representative wave period and wave height. Multiple preparations are made for each. Then, using each ship motion characteristic information and each wave spectrum information, the ship speed, draft, wave direction angle (heading, wave direction), wave height and wave period are input, and the ship motion in irregular waves is calculated. A model (referred to as model Z) for calculating (outputting) is created. Furthermore, a predetermined calculation that takes wind speed and wind direction into account is added to the calculation result of this model Z, and the hull motion (swing angle of pitching or rolling, etc.) according to the operating conditions can be estimated. 2 physical models have been created. In this second physical model, the wind speed and wind direction are added to the calculation result of the model Z, but the model Z that does not take into consideration the wind speed and wind direction may be used as the second physical model.

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。 An estimated value of the hull motion corresponding to such operating conditions may be directly calculated by numerical calculation based on theory, such as CFD calculation. In this case, the CFD calculation results are included in the second physical model.

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。 Note that the hull motion includes pitching, rolling, and the like, and a physical model (second physical model) for each of these motions is stored in the storage device 5 .

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。 As described above, when creating the first and second physical models, it is not necessary to use actual operational data (data measured in actual voyages).

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。 Next, the data estimator 12 will be described. The data estimation unit 12 calculates the first regression analysis model and the second regression analysis model and stores them in the storage device 5 .

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。 The first regression analysis model is a regression analysis model relating to the propulsion performance of the ship. A regression analysis model or the like for volume (FOC) estimation can be provided. The second regression analysis model is a regression analysis model relating to hull motion, and a regression analysis model for estimation can be provided for each motion such as pitching and rolling.

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。
These regression analysis models are all created based on operational performance data. sought by doing,
y=f ( x1,x2, x3 , ..., xn )
is expressed as a function of Methods of regression analysis include nonlinear least squares method, support vector regression, neural network, and the like.

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。 Operation performance data is time-series data that has been measured and transmitted from the target ship, for example, at predetermined time intervals, and includes ship position information, main engine horsepower, fuel consumption, main engine rotation speed, ship speed, heading, It includes hull motion values (swing angles such as pitching and rolling), draft, displacement, rudder angle, heading, and actual sea weather data encountered during the voyage. Here, the sea weather data includes wave height, wave direction, wave period, wave spectrum, wind direction, wind speed, and the like.

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。 In addition, when creating (calculating) the first regression analysis model and the second regression analysis model in the data estimation unit 12, special data (for example, anchoring data, port area data, etc.) Data when the navigation is not stable) may be removed, that is, the filtered operation performance data may be used. Such filtering can be performed by a filtering unit (not shown) within the processing device 1 .

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。 The first and second regression analysis models are regression equations created using the navigational state quantity of the ship as an objective variable and a plurality of related factors that affect the navigational state quantity of the ship as explanatory variables.

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。 For example, the regression analysis model for estimating the main engine horsepower, which is an example of the first regression analysis model, uses the main engine horsepower as the objective variable, and explains ship speed, draft, heading, wave height, wave direction, wave period, wind speed, wind direction, etc. As a variable, it is obtained by regression analysis using the actual flight data.

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。 In addition, the regression analysis model for estimating the main engine rotation speed uses the main engine rotation speed as the objective variable, and the ship speed, draft, heading, wave height, wave direction, wave period, wind speed, wind direction, etc. as explanatory variables, and the actual operation data. It is obtained by performing regression analysis using

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。 In addition, the regression analysis model for estimating ship speed uses ship speed as the objective variable and main engine horsepower, draft, heading, wave height, wave direction, wave period, wind speed, wind direction, etc. as explanatory variables. Obtained by regression analysis.

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。 In addition, the regression analysis model for estimating fuel consumption uses fuel consumption (FOC) as the objective variable, and ship speed, draft, heading, wave height, wave direction, wave period, wind speed, wind direction, etc. as explanatory variables. Calculated by regression analysis using actual data.

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。 In addition, the regression analysis model for estimating ship motion (pitching, rolling), which is the second regression analysis model, uses the sway angle as the objective variable, ship speed, draft, heading, wave height, wave direction, wave period, wind speed, wind direction etc. as explanatory variables, it is obtained by performing regression analysis using actual flight data.

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。 Note that the explanatory variables described in each of the above regression analysis models are examples and are not limited to the above examples.

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。 Then, when the desired operating conditions are input, the data estimating unit 12 uses a regression analysis model for estimating the navigation state quantity according to the navigation state quantity estimation instruction to estimate the navigation state quantity of the ship under the above operation conditions. do. This operating condition includes assumed values of all explanatory variables of the regression analysis model used here.

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。 Further, when the operating conditions are input, the theoretical estimator 11 estimates the navigational state quantities of the ship under the operating conditions using a physical model for estimating the navigational state quantities according to the navigational state quantity estimation instruction.

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。 Then, in the estimation integration unit 13, based on the estimation result (Pd) of the data estimation unit 12 and the estimation result (Pt) of the theoretical estimation unit 11, the navigation state quantity of the ship (main engine horsepower, main engine rotation speed, ship speed, Determine (calculate) the estimated value (Pa) of the fuel consumption, ship motion, etc.).

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。
The estimated value Pa of the navigation state quantity may be calculated as a simple average value of the estimation result Pd of the data estimation unit 12 and the estimation result Pt of the theoretical estimation unit 11, for example, as shown in the following equation. .
Pa=Pt/2+Pd/2
Further, the estimated value Pa of the navigation state quantity may be calculated as a weighted average value of the estimation result Pd of the data estimation unit 12 and the estimation result Pt of the theoretical estimation unit 11, for example, as shown in the following equation. good.
Pa = mPt + (1-m) Pd
Here, the weight parameter m is a value greater than or equal to 0 and less than or equal to 1, and may be changed according to, for example, sea weather conditions, ship speed, draft, etc. included in the operational conditions.

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。 Also, this weight parameter m may be determined as follows. For example, data for a partial period may be extracted as weight adjustment data from the actual flight data, and the weight parameter m may be determined so as to maximize the estimation accuracy for this weight adjustment data.

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。 As described above, in the ship performance estimation unit 10, the estimation result of the data estimation unit 12 estimated using the regression analysis model created based on the operational performance data, and the theoretical estimation unit estimated using the physical model 11, and the estimated value (Pa) of the ship's navigational state quantity is calculated. It is possible to suppress the deterioration of the estimation accuracy of the navigation state quantity of the ship when using the analysis model, and to suppress the deterioration of the estimation accuracy when the navigation state quantity of the ship cannot be accurately estimated using the physical model. . In this way, it is possible to compensate for the shortcomings of the regression analysis model and the physical model, and to improve the accuracy of estimating the ship's navigational state quantity in actual sea areas and the like.

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。 The estimated value (Pa) of the ship's navigational state quantity calculated by the ship performance estimation unit 10 as described above can be used, for example, when evaluating characteristics in calm water and searching for the optimum route described below. can.

〔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。
[Evaluation of characteristics in normal water]
Here, the user operates the input device 3 to input to the processing device 1, for example, a main engine horsepower estimation instruction and an operation condition in calm water with the sea weather condition set to 0 (no waves and no wind). Other operating conditions can be arbitrarily set. As a result, the ship performance estimating unit 10 calculates an estimated value (Pa) of the main engine horsepower of the ship in calm water. By causing the processing device 1 to display this on the display device 4, the user can evaluate the characteristics of the ship in calm water.

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。 In addition, it is possible to specify a plurality of arbitrarily set periods and evaluate changes over time in the characteristics in normal water. In this case, the user operates the input device 3 to input a time-varying output instruction (including, for example, an instruction to estimate the main engine horsepower, an operating condition with the sea weather condition set to 0, and an instruction to set a period) to the processing device 1. do.

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。 Here, for example, it is assumed that two past periods S1 and S2 shown in FIG. 4A are specified (input) as the set period. In this case, the data estimator 12 creates a regression analysis model for estimating the main engine horsepower using the operational record data in the period S1. Then, using this regression analysis model, an estimated value (Pd1) of the main engine horsepower under operating conditions with sea weather conditions as 0 is calculated.

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。 Further, the data estimator 12 creates a regression analysis model for estimating the main engine horsepower using the operational record data in the period S2. Then, using this regression analysis model, an estimated value (Pd2) of the main engine horsepower under operating conditions with sea weather conditions as 0 is calculated.

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。 On the other hand, the theoretical estimator 11 calculates an estimated value (Pt) of the main engine horsepower under operating conditions with the sea weather condition set to 0 using a physical model for estimating the main engine horsepower.

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。 Then, the estimation integration unit 13 calculates the estimated value (Pa1) of the main engine horsepower in the period S1 based on the estimation result (Pd1) of the data estimation unit 12 and the estimation result (Pt) of the theoretical estimation unit 11, It is given to the change output section 14 . Furthermore, based on the estimation result (Pd2) of the data estimation unit 12 and the estimation result (Pt) of the theoretical estimation unit 11, the estimated value (Pa2) of the main engine horsepower in the period S2 is calculated and provided to the temporal change output unit 14 .

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。 In the temporal change output unit 14, the estimated value of the main engine horsepower (Pa1) is used as the estimated value of the main engine horsepower in calm water during the period S1, and the estimated value of the main engine horsepower (Pa2) is used as the estimated value of the main engine horsepower in the calm water during the period S2. Display data to be displayed as values are generated and output to the display device 4 . The display data may be, for example, data for displaying a plurality of estimated values (Pa1, Pa2) arranged in chronological order on the screen of the display device 4 in the form of a graph or a table. Also, the display data may be output to a printer (not shown) and printed.

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。 Note that the plurality of set periods may be set so as to be continuous, for example, periods S11, S12, and S13 shown in FIG. It may be set so as to overlap with the part.

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。 In the above description, the main engine horsepower in calm water is estimated, but propulsion performance other than the main engine horsepower, such as the main engine rotation speed and ship speed, can also be estimated.

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。 As described above, by calculating and displaying estimated values of propulsion performance such as main engine horsepower in calm water for each of a plurality of past periods, the user can grasp the progress of aging deterioration and contamination of the ship, and perform underwater cleaning. You can check the effect of maintenance, etc. in the Dock.

〔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。
[Search for the optimal route]
When searching for the optimum route, for example, fuel consumption and/or hull motion are estimated for each of a plurality of assumed routes according to optimum route selection conditions. Based on the estimation result of each assumed route and the optimum route selection condition, one assumed route is selected and determined as the optimum route.

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。 In this case, the user operates the input device 3 to input an optimum route search instruction to the processing device 1 . The optimal route search instruction includes a departure point, a destination, and optimal route selection conditions (predetermined conditions). In the following, an example will be described in which the optimal route selection conditions include conditions related to both fuel consumption and ship motion. Moreover, below, the case where the main engine horsepower is estimated in the ship performance estimation part 10 is demonstrated as an example.

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。 When the optimum route search instruction is input, the data estimating unit 12, based on the regression analysis model for estimating the main engine horsepower stored in the storage device 5 and the sea weather forecast, etc. Estimate the main engine horsepower generated when sailing. Note that the sea weather forecast is acquired from an external organization and stored in the storage device 5 . Further, each assumed route is a route from the departure point to the destination, and is stored in the storage device 5 in advance.

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。 Here, for example, for each assumed route, the data estimation unit 12 divides the assumed route into a plurality of sections, and in each section (the start point, end point, or intermediate point of the section), the sea weather forecast (wave direction, wave period, wave height, wind speed, wind direction), planned ship speed, planned draft or displacement, and planned heading are input as operating conditions, and using a regression analysis model for estimating main engine horsepower, Estimate main engine horsepower. Here, the scheduled ship speed may be a ship speed previously input from the input device 3, or may be a ship speed calculated from the scheduled voyage time. Further, the planned draft or displacement may be a value previously input from the input device 3, or may be a value calculated from cargo data or the like. Further, the planned heading may be a value input in advance from the input device 3, or may be a value calculated from an assumed route or the like.

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。 In addition, when the optimum route search instruction is input, the theoretical estimation unit 11 calculates each of the above assumed routes based on the first physical model for propulsion performance estimation stored in the storage device 5 and the above operating conditions. Estimate the main engine horsepower in each section.

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。 Then, the estimation integration unit 13 calculates an estimated value of the main engine horsepower for each section of each assumed route based on the estimation result of the main engine horsepower of the data estimation unit 12 and the estimation result of the main engine horsepower of the theoretical estimation unit 11. , to the optimum route selection unit 15 .

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。 Then, the optimum route selection unit 15 estimates the fuel consumption in each section from the estimated value of the main engine horsepower in each section. ).

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。 In addition, when the optimum route search instruction is input, the data estimation unit 12 sets the sea weather forecast for each section, the planned ship speed, the planned draft or displacement, and the planned heading as operating conditions for each assumed route. and estimate the hull motion (swing angle) in each section using the regression analysis model for hull motion estimation.

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。 In addition, when an optimum route search instruction is input, the theoretical estimation unit 11 calculates each of the above assumed routes based on the second physical model for hull motion estimation stored in the storage device 5 and the above operating conditions. Estimate the hull motion (swing angle) in each section.

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。 Then, the estimation integration unit 13 calculates the estimated value of the hull motion for each section of each assumed route based on the hull motion estimation result of the data estimating unit 12 and the hull motion estimation result of the theoretical estimating unit 11. , to the optimum route selection unit 15 .

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。 Then, the optimum route selection unit 15 selects one route from a plurality of assumed routes based on the optimum route selection conditions, and determines that route as the optimum route. This optimum route is displayed on the display device 4 . The condition for selecting the optimum route may be, for example, that the fuel consumption is the lowest among assumed routes where the value of the ship's body motion is equal to or less than a predetermined threshold throughout the entire route. Further, as a condition for selecting the optimum route, the condition may be that the sum of the estimated ship motion values for each section in the entire route is the minimum among the assumed routes where the fuel consumption is less than or equal to a predetermined amount.

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。 In addition, as an optimum route selection condition, for example, it may be a condition that the assumed route has the lowest fuel consumption in the entire route. In this case, the ship performance estimating unit 10 does not have to estimate the hull motion. Further, as a condition for selecting the optimum route, it may be a condition that the route is assumed to have the smallest value of ship motion in the entire route. In this case, the ship performance estimation unit 10 does not need to estimate the main engine horsepower. Also, the optimal route selection conditions may include the voyage time and the like.

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。 As described above, even when searching for the optimum route, the accuracy of estimating the navigation state quantity of the ship can be improved across the board, so the reliability of the selected optimum route can be improved.

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。 In the above explanation, there is one physical model and one regression analysis model for estimating each of the navigation state quantities such as main engine horsepower, main engine rotation speed, ship speed, fuel consumption, and ship motion. good. Here, as the plurality of physical models for estimating each state quantity of navigation, it is possible to use a plurality of models with different calculation methods of the quantity of navigation. Also, as the plurality of regression analysis models for estimating each navigation state quantity, it is possible to use a plurality of models with different regression analysis methods.

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。 In this case, when the ship performance estimating unit 10 estimates, for example, the main engine horsepower as the navigation state quantity, the theoretical estimating unit 11 uses a plurality of physical models for estimating the main engine horsepower, and the input operation An estimated value of the main engine horsepower under the conditions is calculated, and an estimated output value, which is an estimation result, is calculated based on the plurality of estimated values and output to the estimation integration unit 13 . This output estimate can be calculated as an average of multiple estimates.

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。 In addition, the data estimation unit 12 uses a plurality of regression analysis models for estimating the main engine horsepower to calculate an estimated value of the main engine horsepower under the input operating conditions, and based on these multiple estimated values, the estimation result is A certain output estimated value is calculated and output to the estimation integration unit 13 . This output estimate can be calculated as an average of multiple estimates.

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。 In this way, in each of the theoretical estimating unit 11 and the data estimating unit 12, by averaging the estimated values using a plurality of models, the highly uncertain parts in each model are canceled out to improve the estimation accuracy. can be planned. As a result, it is possible to improve the estimation accuracy of the navigation state quantity calculated by the estimation integration unit 13 . Also, when evaluating the characteristics in calm water as described above, the data estimation unit 12 creates a plurality of regression analysis models for estimating the state quantity of navigation for each of a plurality of set periods, and uses them to You may make it estimate the navigation state quantity in.

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。 In the above, the regression analysis model for estimating the navigation state quantity created for other vessels other than the target vessel (this vessel), for example, the same type of vessel as this vessel may be used as In this case, a regression analysis model for estimating the navigation state quantity created for another ship may be modified according to the main features and characteristics of the ship and used. Then, if sufficient operational performance data can be obtained for the ship, a regression analysis model for estimating the navigation state quantity may be created from the operational performance data. Further, in this case, the regression analysis model may be created using data obtained by adding the operational performance data of the main ship to the operational performance data of the other vessels.

(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。
(Second embodiment)
A schematic configuration of the ship performance estimation device in the second embodiment is shown in FIG. 1 used in the first embodiment. Differences from the first embodiment will be mainly described below.

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。 FIG. 5 is a block diagram showing an example when the processing device 1 operates as a vessel performance estimation unit in the second embodiment.

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。 The ship performance estimator 10 a in the case of the second embodiment is composed of a data estimator 12 , a theoretical estimator 11 , a correction amount estimator 16 and an estimation integration unit 13 . Thus, in the second embodiment, the ship performance estimating section 10a is configured by adding the correction amount estimating section 16 to the ship performance estimating section 10 in the first embodiment. Other than this, the configuration is the same as that of the first embodiment.

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。 The ship performance estimating unit 10a is similar to the ship performance estimating unit 10 in the first embodiment, for example, when the user operates the input device 3 to specify desired operating conditions and ship navigation state quantity estimation instructions. By inputting to the processing device 1, the navigation state quantity of the ship is estimated.

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。 The correction amount estimating unit 16 calculates the navigational state quantity of the ship included in the operational performance data (for example, the filtered operational performance data) and the navigational state quantity estimated by the theoretical estimation unit 11 using the operational performance data. Using a correction regression analysis model with the correction amount consisting of the difference as the objective variable and multiple related elements that affect the navigation state variables as the explanatory variables, the correction amount ( Pe).

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。 Here, the correction amount estimator 16 creates a regression analysis model for correction in advance and stores it in the storage device 5 . When the regression analysis model for correction is created, the past operational performance data of the ship is input to the theoretical estimation unit 11 and the correction amount estimation unit 16 . Then, the theoretical estimation unit 11 estimates the navigation state quantity (for example, the main engine horsepower) using a physical model for estimating the ship’s certain navigation state quantity (for example, the main engine horsepower) and the actual operation data, and uses the estimation result as a correction amount. Output to the estimation unit 16 . Then, the correction amount estimator 16 calculates the difference between the navigational state quantity of the ship (for example, main engine horsepower) included in the actual operation data and the estimated result of the navigational state quantity of the theoretical estimator 11 as a correction quantity. In this way, nonlinear regression analysis is performed using the correction amount calculated from each of the large number of time-series data that constitutes the operational performance data as the objective variable and the multiple related elements that affect the navigation state quantity as the explanatory variables. creates a regression analysis model for correction (for example, a regression analysis model for main engine horsepower correction). Again, regression analysis techniques include non-linear least squares, support vector regression, neural networks, and the like. Further, as explanatory variables, the same ones as in the case of the regression analysis model for estimating the navigation state quantity used in the data estimation unit 12 can be exemplified.

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。 As the correction regression analysis model, the main engine horsepower correction used when estimating the main engine horsepower in the ship performance estimation unit 10a, the main engine rotation speed correction used when estimating the main engine rotation speed, and the ship speed used when estimating the ship speed A regression analysis model for speed correction, fuel consumption correction used when estimating fuel consumption (FOC), and hull motion correction used when estimating hull motion is created and stored in the storage device 5. can be kept

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。 Then, in the correction amount estimating unit 16, as described above, when the desired operating conditions are input, using the regression analysis model for correcting the navigation state amount according to the navigation state amount estimation instruction, correction in the above operation conditions Estimate quantity. This operating condition includes assumed values of all explanatory variables of the regression analysis model used here.

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。 Further, in the theoretical estimation unit 11, as in the case of the first embodiment, when the above operation conditions are input, a physical model for estimating the navigation state quantity (first and second physical models ) is used to estimate the navigational state quantity of the ship under the above operational conditions.

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。 Further, in the data estimation unit 12, as in the case of the first embodiment, when the above operation conditions are input, the regression analysis models (first and second regression Analysis model) is used to estimate the navigation state quantity of the ship under the above operating conditions.

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。
Then, in the estimation integration unit 13, based on the estimation result (Pd) of the data estimation unit 12, the estimation result (Pe) of the correction amount estimation unit 16, and the estimation result (Pt) of the theoretical estimation unit 11, the navigation state quantity Calculate the estimated value (Pa). The estimated value Pa of the navigation state quantity may be calculated by, for example, the following equation.
Pa = αPt + βPe + γPd (α, β, γ are arbitrary real numbers)
In the above formula, for example, α=β=m and γ=1−m may be set.

この場合、
Pa=m(Pt+Pe)+(1-m)Pd
となる。
in this case,
Pa = m (Pt + Pe) + (1-m) Pd
becomes.

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。 Thus, the estimated value Pa of the navigation state quantity is the addition value (sum) of the estimation result Pt of the theoretical estimation unit 11 and the estimation result Pe of the correction amount estimation unit 16, and the estimation result Pd of the data estimation unit 12. , may be calculated as a simple average value or a weighted average value. Here, when calculating as a simple average value, m=1/2.

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。 In addition, when m is a weighting parameter and a weighted average value is calculated, the weighting parameter m is a value of 0 or more and 1 or less. may be made. Further, the weight parameter m is determined, for example, by extracting data for a partial period from the actual flight data as weight adjustment data, and determining the weight parameter m so as to maximize the estimation accuracy for this weight adjustment data. good too.

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。 As described above, the ship performance estimating unit 10a uses the estimation result Pd of the data estimating unit 12 estimated using the regression analysis model for estimating the navigation state quantity and the physical model for estimating the navigation state quantity. Using the estimation result Pt of the estimated theoretical estimation unit 11 and the estimation result Pe of the correction amount estimation unit 16 estimated using the correction regression analysis model, the estimated value Pa of the navigation state quantity of the ship is calculated. I'm trying Here, since it can be said that the correction regression analysis model used in the correction amount estimating unit 16 is for correcting the estimation error due to the physical model, the estimation result of the theoretical estimating unit 11 is In addition, by calculating the estimated value (Pa) of the navigation state quantity using the estimation result of the data estimation unit 12, the estimation accuracy of the estimated value of the navigation state quantity can be improved across the board.

〔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。
[Evaluation of characteristics in normal water]
In the second embodiment, as in the case of the first embodiment, the user operates the input device 3 to, for example, issue an instruction to estimate the main engine horsepower and to to the processing device 1. Other operating conditions can be arbitrarily set. As a result, the estimated value (Pa) of the main engine horsepower of the ship in calm water is calculated by the ship performance estimation unit 10a. By causing the processing device 1 to display this on the display device 4, the user can evaluate the characteristics of the ship in calm water.

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。 Further, as in the case of the first embodiment, it is possible to specify a plurality of arbitrarily set periods and evaluate changes over time in the characteristics in normal water. In this case, the user operates the input device 3 to input a time-varying output instruction (including, for example, an instruction to estimate the main engine horsepower, an operating condition with the sea weather condition set to 0, and an instruction to set a period) to the processing device 1. do.

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。 Here, for example, it is assumed that two past periods S1 and S2 shown in FIG. 4A are specified (input) as the set period. In this case, the correction amount estimating unit 16 creates a regression analysis model for main engine horsepower correction using the operational performance data in period S1 and the estimation result of the main engine horsepower in period S1 input from the theoretical estimating unit 11, Using this regression analysis model, the correction amount (Pe1) of the main engine horsepower under the operating condition with the sea weather condition set to 0 is calculated and output to the estimation integration unit 13 .

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。 Further, the correction amount estimator 16 creates a regression analysis model for correcting the main engine horsepower using the operation performance data in the period S2 and the estimation result of the main engine horsepower in the period S2 input from the theoretical estimator 11. Using a regression analysis model, a correction amount (Pe2) for the main engine horsepower under operating conditions with sea weather conditions set to 0 is calculated and output to the estimation integration unit 13 .

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。 When creating the regression analysis model for correcting the main engine horsepower in the periods S1 and S2, the theoretical estimation unit 11 uses the physical model for estimating the main engine horsepower as in the case of creating the regression analysis model described above. The main engine horsepower in the periods S1 and S2 is estimated using the actual operation data in the periods S1 and S2, and these estimation results are input to the correction amount estimation section 16. FIG.

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。 On the other hand, as in the case of the first embodiment, the theoretical estimation unit 11 uses the physical model for estimating the main engine horsepower to calculate the estimated value (Pt) of the main engine horsepower under the operating conditions in which the sea weather condition is 0, and estimates Output to the integration unit 13 .

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。 Further, as in the first embodiment, the data estimation unit 12 creates a regression analysis model for estimating the main engine horsepower using the operational performance data in the period S1, and uses this regression analysis model to set the sea weather conditions to zero. The estimated value (Pd1) of the main engine horsepower under the operating conditions is calculated and output to the estimation integration unit 13 . Furthermore, the data estimation unit 12 creates a regression analysis model for estimating the main engine horsepower using the operation performance data in the period S2, and uses this regression analysis model to estimate the main engine horsepower under the operating conditions where the sea weather conditions are 0. A value (Pd2) is calculated and output to the estimation integration unit 13 .

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。 Then, in the estimation integration unit 13, based on the estimation result (Pd1) of the data estimation unit 12, the estimation result (Pe1) of the correction amount estimation unit 16, and the estimation result (Pt) of the theoretical estimation unit 11 in the period S1, the period An estimated value (Pa1) of the main engine horsepower in S1 is calculated and provided to the temporal change output unit 14 . Furthermore, based on the estimation result (Pd2) of the data estimation unit 12, the estimation result (Pe2) of the correction amount estimation unit 16, and the estimation result (Pt) of the theoretical estimation unit 11 in period S2, the main engine horsepower is estimated in period S2. A value (Pa2) is calculated and given to the temporal change output unit 14 .

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。 As in the case of the first embodiment, the temporal change output unit 14 outputs display data for displaying the estimated values Pa1 and Pa2 of the main engine horsepower in normal water during the periods S1 and S2 in a predetermined format such as a graph or a table. is generated and output to the display device 4 . In this case also, the display data may be output to a printer (not shown) and printed.

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。 A plurality of set periods can be arbitrarily set as in the case of the first embodiment. The same is true when estimating the propulsion performance in calm water, such as the main engine speed and ship speed, other than the main engine horsepower.

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。 As described above, by calculating and displaying estimated values of propulsion performance such as main engine horsepower in calm water for each of a plurality of past periods, the user can grasp the progress of aging deterioration and contamination of the ship, and perform underwater cleaning. You can check the effect of maintenance, etc. in the Dock.

〔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。
[Search for the optimal route]
When searching for the optimum route, the user operates the input device 3 to input an optimum route search instruction to the processing device 1, as in the case of the first embodiment. The optimal route search instruction includes a departure point, a destination, and optimal route selection conditions (predetermined conditions).

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。 In this case, as in the case of the first embodiment, when the optimum route search instruction is input, the data estimation unit 12 determines the operating conditions (sea weather forecast, planned draft or displacement, planned heading, etc.) and, for example, a regression analysis model for estimating the navigational state quantity of the ship related to the optimum route selection conditions, to estimate the navigational state quantity in each section.

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。 Further, as in the case of the first embodiment, when the optimum route search instruction is input, the theoretical estimating unit 11, for example, the operating conditions in each section of each assumed route and the ship's Using a physical model for estimating the state of navigation, the state of navigation in each section is estimated.

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。 In addition, when the optimum route search instruction is input, the correction amount estimating unit 16 performs regression analysis for correction of the navigation conditions of each section of each assumed route and, for example, the navigation state quantity of the ship related to the optimum route selection conditions. Using the model, the correction amount of the navigation state quantity in each section is estimated.

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。 Then, the estimation integration unit 13 calculates the estimated value of the navigation state quantity in each section based on the estimation result of the data estimation unit 12, the estimation result of the correction amount estimation unit 16, and the estimation result of the theoretical estimation unit 11 in each section. Calculate and give to the optimum route selection unit 15 . Other configurations are the same as in the case of the first embodiment, and description thereof is omitted.

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。 Even when searching for the optimum route as described above, it is possible to improve the estimation accuracy of the navigation state quantity calculated by the estimation integration unit 13, so that the reliability of the selected optimum route can be improved. .

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。 In the case of the second embodiment, as in the case of the first embodiment, when a plurality of physical models and regression analysis models for estimating the respective navigation state quantities are provided, the main engine horsepower, main engine rotation speed, ship speed, A plurality of physical models and regression analysis models for estimating navigation state quantities such as fuel consumption and hull motion, and regression analysis models for correction of the navigation state quantities may be provided. Then, in each of the data estimator 12, the theoretical estimator 11, and the correction amount estimator 16, by averaging the estimated values using a plurality of models, highly uncertain portions in each model are canceled and estimated. It is possible to improve accuracy. As a result, it is possible to improve the estimation accuracy of the navigation state quantity calculated by the estimation integration unit 13 . Also, in the case of evaluating the above-described calm water characteristics, the correction amount estimating unit 16 creates a plurality of regression analysis models for correcting the navigation state quantity for each of a plurality of set periods, and uses them to The correction amount of the underwater navigation state quantity may be estimated.

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。 In addition, in this embodiment, a correction regression analysis model is created using operation performance data obtained for other ships of the same type as the main ship, for example, other than the target ship (this ship). A regression analysis model may be used as a regression analysis model for correction in the initial period of operation for the ship. In this case, the correction regression analysis model may be modified and created according to the main features and characteristics of the ship. Then, if sufficient operational performance data can be obtained for this ship, the operational performance data can be used to create a regression analysis model for correction. Further, in this case, the regression analysis model for correction may be created using data obtained by adding the operational performance data of the main ship to the operational performance data of the other vessels.

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。 Further, in the first and second embodiments described above, for each of the plurality of navigation state quantities, the physical model for estimating the navigation state quantity used in the ship performance estimation units 10 and 10a, the physical model for estimating the navigation state quantity Although the regression analysis model and the regression analysis model for correction of the navigation state quantity are described as being created, it is sufficient that the model is created for the navigation state quantity to be estimated. For example, if there is one navigation state quantity to be estimated, only for that navigation state quantity, a physical model for estimating the navigation state quantity, a regression analysis model for estimating the navigation state quantity, and a correction analysis model for the navigation state quantity A regression analysis model should be created. In the case of the first embodiment, the regression analysis model for correcting the navigation state quantity is not created.

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。 From the above description many modifications and other embodiments of the invention will be apparent to those skilled in the art. Accordingly, the above description is to be construed as illustrative only and is provided for the purpose of teaching those skilled in the art the best mode of carrying out the invention. Substantial details of construction and/or function may be changed without departing from the spirit of the invention.

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。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention is useful as a ship performance estimating device, a ship performance estimating program, and the like, which can improve the accuracy of estimating the navigation state quantity of a ship in an actual sea area.

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
A ship performance estimation device 10, 10a ship performance estimation unit 11 theoretical estimation unit 12 data estimation unit 13 estimation integration unit 14 temporal change output unit 15 optimum route selection unit 16 correction amount estimation unit

Claims (12)

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を単純平均または加重平均することにより、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。
One or a plurality of regression analysis models created based on the past operation performance data of the ship, with the navigation state quantity of the ship as the objective variable, and with the multiple related factors affecting the navigation state quantity as the explanatory variables. a data estimating unit for estimating the navigation state quantity of the ship under operating conditions including assumed values of each of the relevant elements, using
A theoretical estimation unit that estimates the navigation state quantity of the ship under the operating conditions using one or more physical models of the ship;
an estimation integration unit that calculates an estimated value of the navigation state quantity of the ship under the operating conditions by performing a simple average or a weighted average of the estimation result of the data estimation unit and the estimation result of the theoretical estimation unit;
Ship performance estimation device with.
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、
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
舶性能推定装置。
One or a plurality of regression analysis models created based on the past operation performance data of the ship, with the navigation state quantity of the ship as the objective variable, and with the multiple related factors affecting the navigation state quantity as the explanatory variables. a data estimating unit for estimating the navigation state quantity of the ship under operating conditions including assumed values of each of the relevant elements, using
A theoretical estimation unit that estimates the navigation state quantity of the ship under the operating conditions using one or more physical models of the ship;
an estimation integration unit that calculates an estimated value of the navigational state quantity of the ship under the operating condition based on the estimation result of the data estimation unit and the estimation result of the theoretical estimation unit;
The navigation state quantity of the ship is a navigation state quantity related to the propulsion performance of the ship,
The data estimation unit
In response to the time-dependent change output instruction, one or more of the regression analysis models for each period are created based on the operation performance data for each of a plurality of past periods, and the sea weather conditions included in the operation conditions are analyzed under calm water. Estimate the navigation state quantity in calm water of the ship in each period using the regression analysis model for each period as a condition of
The theoretical estimator,
estimating the navigational state quantity of the ship in calm water, in response to the time-varying output instruction, using the sea weather conditions included in the navigation conditions as conditions for normal water;
The estimation integration unit
Estimation of the navigational state quantity of the ship in calm water during each period based on the estimation result of the data estimation unit and the estimation result of the theoretical estimation unit in each period in response to the time-dependent change output instruction. configured to calculate the value of
a temporal change output unit for outputting the estimated value of the navigation state quantity of the ship in calm water in each of the periods estimated by the estimation integration unit as output data in a predetermined format;
Ship performance estimation device.
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。
A ship performance estimation unit comprising the data estimation unit, the theoretical estimation unit, and the estimation integration unit receives an instruction to search for an optimal route, and prepares a sea weather forecast for each of a plurality of assumed routes for each assumed route. configured to calculate an estimated value of the navigation state quantity of the vessel under the operating conditions including,
an optimum route selection unit that selects an optimum route that satisfies a predetermined condition from among the plurality of assumed routes based on the estimated value of the navigation state quantity of the ship on each of the assumed routes estimated by the ship performance estimation unit; The ship performance estimation device according to claim 1 or 2, further comprising:
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、
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推定統合部と、
を備えた船舶性能推定装置。
One or a plurality of regression analysis models created based on the past operation performance data of the ship, with the navigation state quantity of the ship as the objective variable, and with the multiple related factors affecting the navigation state quantity as the explanatory variables. a data estimating unit for estimating the navigation state quantity of the ship under operating conditions including assumed values of each of the relevant elements, using
A theoretical estimation unit that estimates the navigation state quantity of the ship under the operating conditions using one or more physical models of the ship;
A correction amount consisting of a difference between the navigation state quantity of the ship included in the past operation performance data of the ship and the navigation state quantity estimated by the theoretical estimation unit using the operation performance data is set as an objective variable, Using one or more correction regression analysis models with multiple related elements that affect the navigation state quantity as explanatory variables, estimating the correction amount under operating conditions including assumed values of each of the related elements a correction amount estimator ;
an estimation integration unit that calculates an estimated value of the navigational state quantity of the vessel under the operating condition based on the estimation result of the data estimation unit, the estimation result of the theoretical estimation unit, and the estimation result of the correction amount estimation unit; ,
Ship performance estimation device with .
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。
The navigation state quantity of the ship is a navigation state quantity related to the propulsion performance of the ship,
The data estimation unit
In response to the time-dependent change output instruction, one or more of the regression analysis models for each period are created based on the operation performance data for each of a plurality of past periods, and the sea weather conditions included in the operation conditions are analyzed under calm water. Estimate the navigation state quantity in calm water of the ship in each period using the regression analysis model for each period as a condition of
The theoretical estimator,
estimating the navigational state quantity of the ship in calm water, in response to the time-varying output instruction, using the sea weather conditions included in the navigation conditions as conditions for normal water;
The correction amount estimator,
In response to the time-varying output instruction, one or more of the correction regression analysis models for each period are created based on the operation performance data for each of a plurality of past periods, and the sea weather conditions included in the operation conditions Estimate the correction amount for each period using the correction regression analysis model for each period as a condition in calm water,
The estimation integration unit
In response to the time-dependent change output instruction, during normal times in each period based on the estimation result of the data estimation unit, the estimation result of the theoretical estimation unit, and the estimation result of the correction amount estimation unit in each period configured to calculate an estimated value of the navigation state quantity of the ship in
5. The temporal change output unit for outputting the estimated value of the navigation state quantity of the ship in calm water in each of the periods estimated by the estimation integration unit as output data in a predetermined format, according to claim 4. Ship performance estimation device.
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。
The ship performance estimating unit, which includes the data estimating unit, the theoretical estimating unit, the correction amount estimating unit, and the estimation integration unit, receives an optimum route search instruction and calculates each of the assumed routes for each of a plurality of assumed routes. configured to calculate an estimated value of the navigational state quantity of the vessel under the operating conditions including the marine weather forecast on the route,
an optimum route selection unit that selects an optimum route that satisfies a predetermined condition from among the plurality of assumed routes based on the estimated value of the navigation state quantity of the ship on each of the assumed routes estimated by the ship performance estimation unit; The vessel performance estimation device according to claim 4 or 5, further comprising:
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を単純平均または加重平均することにより、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。
the computer,
One or a plurality of regression analysis models created based on the past operation performance data of the ship, with the navigation state quantity of the ship as the objective variable, and with the multiple related factors affecting the navigation state quantity as the explanatory variables. a data estimating unit for estimating the navigation state quantity of the ship under operating conditions including assumed values of each of the relevant elements, using
A theoretical estimation unit that estimates the navigation state quantity of the ship under the operating conditions using one or more physical models of the ship;
An estimation integration unit that calculates an estimated value of the navigational state quantity of the ship under the operating conditions by taking a simple average or a weighted average of the estimation results of the data estimation unit and the estimation results of the theoretical estimation unit,
A ship performance estimation program to make it work.
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、
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、
舶性能推定プログラム。
the computer,
One or a plurality of regression analysis models created based on the past operation performance data of the ship, with the navigation state quantity of the ship as the objective variable, and with the multiple related factors affecting the navigation state quantity as the explanatory variables. a data estimating unit for estimating the navigation state quantity of the ship under operating conditions including assumed values of each of the relevant elements, using
A theoretical estimation unit that estimates the navigation state quantity of the ship under the operating conditions using one or more physical models of the ship;
Functioning as an estimation integration unit that calculates an estimated value of the navigation state quantity of the ship under the operating conditions based on the estimation result of the data estimation unit and the estimation result of the theoretical estimation unit,
The navigation state quantity of the ship is a navigation state quantity related to the propulsion performance of the ship,
The data estimation unit
In response to the time-dependent change output instruction, one or more of the regression analysis models for each period are created based on the operation performance data for each of a plurality of past periods, and the sea weather conditions included in the operation conditions are analyzed under calm water. Estimate the navigation state quantity in calm water of the ship in each period using the regression analysis model for each period as a condition of
The theoretical estimator,
estimating the navigational state quantity of the ship in calm water, in response to the time-varying output instruction, using the sea weather conditions included in the navigation conditions as conditions for normal water;
The estimation integration unit
Estimation of the navigational state quantity of the ship in calm water during each period based on the estimation result of the data estimation unit and the estimation result of the theoretical estimation unit in each period in response to the time-dependent change output instruction. configured to calculate the value of
the computer further comprising:
Functioning as a temporal change output unit that outputs the estimated value of the navigation state quantity of the ship in calm water in each period estimated by the estimation integration unit as output data in a predetermined format,
Ship performance estimation program.
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。
A ship performance estimation unit comprising the data estimation unit, the theoretical estimation unit, and the estimation integration unit receives an instruction to search for an optimal route, and prepares a sea weather forecast for each of a plurality of assumed routes for each assumed route. configured to calculate an estimated value of the navigation state quantity of the vessel under the operating conditions including,
the computer further comprising:
An optimum route selection unit that selects an optimum route that satisfies a predetermined condition from among the plurality of assumed routes based on the estimated value of the navigation state quantity of the ship on each of the assumed routes estimated by the ship performance estimation unit make it work,
The ship performance estimation program according to claim 7 or 8.
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、
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。
the computer,
One or a plurality of regression analysis models created based on the past operation performance data of the ship, with the navigation state quantity of the ship as the objective variable, and with the multiple related factors affecting the navigation state quantity as the explanatory variables. a data estimating unit for estimating the navigation state quantity of the ship under operating conditions including assumed values of each of the relevant elements, using
A theoretical estimation unit that estimates the navigation state quantity of the ship under the operating conditions using one or more physical models of the ship;
A correction amount consisting of a difference between the navigation state quantity of the ship included in the past operation performance data of the ship and the navigation state quantity estimated by the theoretical estimation unit using the operation performance data is set as an objective variable, Using one or more correction regression analysis models with multiple related elements that affect the navigation state quantity as explanatory variables, estimating the correction amount under operating conditions including assumed values of each of the related elements a correction amount estimator ;
An estimation integration unit that calculates an estimated value of the navigational state quantity of the vessel under the operating condition based on the estimation result of the data estimation unit, the estimation result of the theoretical estimation unit, and the estimation result of the correction amount estimation unit. ,
A ship performance estimation program to make it work .
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。
The navigation state quantity of the ship is a navigation state quantity related to the propulsion performance of the ship,
The data estimation unit
In response to the time-dependent change output instruction, one or more of the regression analysis models for each period are created based on the operation performance data for each of a plurality of past periods, and the sea weather conditions included in the operation conditions are analyzed under calm water. Estimate the navigation state quantity in calm water of the ship in each period using the regression analysis model for each period as a condition of
The theoretical estimator,
estimating the navigational state quantity of the ship in calm water, in response to the time-varying output instruction, using the sea weather conditions included in the navigation conditions as conditions for normal water;
The correction amount estimator,
In response to the time-varying output instruction, one or more of the correction regression analysis models for each period are created based on the operation performance data for each of a plurality of past periods, and the sea weather conditions included in the operation conditions Estimate the correction amount for each period using the correction regression analysis model for each period as a condition in calm water,
The estimation integration unit
In response to the time-dependent change output instruction, during normal times in each period based on the estimation result of the data estimation unit, the estimation result of the theoretical estimation unit, and the estimation result of the correction amount estimation unit in each period configured to calculate an estimated value of the navigation state quantity of the ship in
the computer further comprising:
Functioning as a temporal change output unit that outputs the estimated value of the navigation state quantity of the ship in calm water in each period estimated by the estimation integration unit as output data in a predetermined format,
The ship performance estimation program according to claim 10.
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。
The ship performance estimating unit, which includes the data estimating unit, the theoretical estimating unit, the correction amount estimating unit, and the estimation integration unit, receives an optimum route search instruction and calculates each of the assumed routes for each of a plurality of assumed routes. configured to calculate an estimated value of the navigational state quantity of the vessel under the operating conditions including the marine weather forecast on the route,
the computer further comprising:
An optimum route selection unit that selects an optimum route that satisfies a predetermined condition from among the plurality of assumed routes based on the estimated value of the navigation state quantity of the ship on each of the assumed routes estimated by the ship performance estimation unit make it work,
The ship performance estimation program according to claim 10 or 11.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2024005351A1 (en) * 2022-07-01 2024-01-04 한국해양과학기술원 System and method for estimating ship performance coefficient by using convolutional neural network

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009286230A (en) 2008-05-28 2009-12-10 Mitsui Eng & Shipbuild Co Ltd Operation support system of marine vessel and operation support method of marine vessel
JP2010237755A (en) 2009-03-30 2010-10-21 Universal Shipbuilding Corp Device and system for supporting operation
JP2012086604A (en) 2010-10-18 2012-05-10 Universal Shipbuilding Corp Ship operation support system
JP2016133992A (en) 2015-01-20 2016-07-25 三井造船株式会社 Ship secular change estimation method, ship secular change estimation system, optimal sea route calculation system, and ship operation support system

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3330666A1 (en) * 2016-11-30 2018-06-06 Offshore Navigation Limited A communication apparatus for adapting an actual route of a vessel

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009286230A (en) 2008-05-28 2009-12-10 Mitsui Eng & Shipbuild Co Ltd Operation support system of marine vessel and operation support method of marine vessel
JP2010237755A (en) 2009-03-30 2010-10-21 Universal Shipbuilding Corp Device and system for supporting operation
JP2012086604A (en) 2010-10-18 2012-05-10 Universal Shipbuilding Corp Ship operation support system
JP2016133992A (en) 2015-01-20 2016-07-25 三井造船株式会社 Ship secular change estimation method, ship secular change estimation system, optimal sea route calculation system, and ship operation support system

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