KR20210051547A - 액화가스 운반선의 운항지원 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 액화가스 운반선의 운항지원 시스템에 관한 것으로서, 액화가스를 저장하는 액화가스 저장탱크를 갖고, 특정한 운항 경로를 주기적으로 운항하는 액화가스 운반선의 운항지원 시스템으로서, 적어도 상기 특정한 운항 경로에 대한 데이터 및 액화가스 선적 데이터를 고려한 상기 액화가스 저장탱크의 압력 변화 추이를 추정하는 탱크압력 추정부; 적어도 상기 특정한 운항 경로에 대한 데이터 및 운항계획을 고려한 상기 액화가스 운반선의 추진엔진 부하를 추정하는 추진력 추정부; 및 상기 특정한 운항 경로에 대한 상기 탱크압력 추정부에 의한 압력 변화 추이 및 상기 추진력 추정부에 의한 상기 추진엔진 부하를 토대로, 상기 특정한 운항 경로에 대해 상기 액화가스 저장탱크의 압력 및 상기 추진엔진의 추력의 최적값을 도출하는 연료소비 계획부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

액화가스 운반선의 운항지원 시스템{Operation Support System for Liquefied Gas Carrier}

본 발명은 액화가스 운반선의 운항지원 시스템에 관한 것이다.

선박은 대량의 광물이나 원유, 천연가스, 또는 몇천 개 이상의 컨테이너 등을 싣고 대양을 항해하는 운송수단으로서, 강철로 이루어져 있고 부력에 의해 수선면에 부유한 상태에서 프로펠러의 회전을 통해 발생되는 추력을 통해 이동한다.

이러한 선박은 엔진이나 가스 터빈 등을 구동함으로써 추력을 발생시키는데, 이때 엔진은 중유(HFO) 또는 경유(MDO, MGO) 등의 오일연료를 사용하여 피스톤을 움직여서 피스톤의 왕복운동에 의해 크랭크 축이 회전되도록 하고, 크랭크 축에 연결된 샤프트가 회전되어 프로펠러가 구동되도록 하며, 반면 가스 터빈은 압축 공기와 함께 오일연료를 연소시키고, 연소 공기의 온도/압력을 통해 터빈 날개를 회전시킴으로써 발전하여 프로펠러에 동력을 전달하는 방식을 사용한다.

그러나 최근에는, 오일연료 사용 시의 배기로 인한 환경 파괴 문제를 해소하기 위해, 액화천연가스(LNG)나 액화석유가스(LPG) 등의 가스연료를 사용하여 엔진이나 터빈 등을 구동해 추진하는 가스연료 추진 방식이 사용되고 있다. 특히 LNG는 청정연료이고 매장량도 석유보다 풍부하기 때문에, 가스연료로 LNG를 사용하는 방식이 LNG 운반선 외에 컨테이너선 등과 같은 다른 선박에도 적용되고 있다.

그러나 아직까지는 오일연료를 이용하는 종래의 경우와 대비할 때, 가스연료를 이용하는 경우에서 효율적인 운영 예를 들어, 최적항로계획 시 증발가스(BOG) 생성을 반영하지 못하거나, 증발가스 생성량을 반영했더라도 간략화 된 대수방정식을 사용하거나, 과거 습득한 데이터를 사용했기 때문에 증발가스 생성량 예측을 고려한 연료소비량을 최적항로계획에 적용하지 못하는 등 개선되어야 할 문제들이 다수 존재하는 상황이어서, 이와 관련하여 지속적인 연구 개발이 이루어지고 있다.

본 발명은 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해결하고자 창출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 액화가스 운반선의 가용 데이터를 바탕으로 인공지능/머신러닝 기반의 증발가스 발생량 예측 모델을 구축하고, 운영 의사결정을 지원하기 위한 인공지능 기반 강화학습 모델을 구축함으로써, 액화가스 운반선이 현재 상황을 고려하여 일관성 있고 효율적으로 운항하도록 지원할 수 있게 하는 액화가스 운반선의 운항지원 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 일 측면에 따른 운항지원 시스템은, 액화가스를 저장하는 액화가스 저장탱크를 갖고, 특정한 운항 경로를 주기적으로 운항하는 액화가스 운반선의 운항지원 시스템으로서, 적어도 상기 특정한 운항 경로에 대한 데이터 및 액화가스 선적 데이터를 고려한 상기 액화가스 저장탱크의 압력 변화 추이를 추정하는 탱크압력 추정부; 적어도 상기 특정한 운항 경로에 대한 데이터 및 운항계획을 고려한 상기 액화가스 운반선의 추진엔진 부하를 추정하는 추진력 추정부; 및 상기 특정한 운항 경로에 대한 상기 탱크압력 추정부에 의한 압력 변화 추이 및 상기 추진력 추정부에 의한 상기 추진엔진 부하를 토대로, 상기 특정한 운항 경로에 대해 상기 액화가스 저장탱크의 압력 및 상기 추진엔진의 추력의 최적값을 도출하는 연료소비 계획부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

구체적으로, 상기 연료소비 계획부는, 상기 특정한 운항 경로에 대해 구간별 또는 시간별로 상기 액화가스 저장탱크의 압력 및 상기 추진엔진의 추력의 최적값을 도출할 수 있다.

구체적으로, 적어도 환경규제 조건, 사용자가 입력하는 우선순위 조건을 포함하는 조건 옵션부를 더 포함하고, 상기 연료소비 계획부는, 상기 탱크압력 추정부에 의한 압력 변화 추이 및 상기 추진력 추정부에 의한 상기 추진엔진 부하에 더하여, 상기 조건 옵션부에 의한 환경규제 조건, 사용자가 입력하는 우선순위 조건 토대로 상기 액화가스 저장탱크의 압력 및 상기 추진엔진의 추력의 최적값을 도출할 수 있다.

구체적으로, 상기 탱크압력 추정부는, 상기 특정한 운항 경로에서의 기상 정보, 해양 정보, 액화가스 액위, 상기 액화가스 운반선의 흘수, 상기 액화가스 저장탱크의 제원 중 적어도 어느 하나에 대한 데이터를 수집해 압력 변화 추이의 추정에 고려하며, 상기 추진력 추정부는, 출발지에서 목적지까지의 운항 시간, 운항 루트를 상기 추진엔진 부하의 추정에 고려할 수 있다.

구체적으로, 상기 탱크압력 추정부는, 수집한 데이터를 머신러닝부에 제공하여 기계학습을 통해 상기 액화가스 저장탱크에서의 증발가스 발생에 대한 가상모델을 생성하도록 하며, 상기 추진력 추정부는, 수집한 데이터를 상기 머신러닝부에 제공하여 기계학습을 통해 상기 추진엔진 부하에 대한 가상모델을 생성하도록 하고, 상기 연료소비 계획부는, 상기 특정한 운항 경로에 대하여 상기 증발가스 발생에 대한 가상모델 및 상기 추진엔진 부하에 대한 가상모델을 반복 시뮬레이션하여 상기 액화가스 저장탱크의 압력 및 상기 추진엔진의 추력의 최적값을 도출할 수 있다.

구체적으로, 상기 탱크압력 추정부는, 상기 증발가스 발생에 대한 가상모델로부터, 상기 머신러닝부에 사용되는 데이터별로 상기 액화가스 저장탱크의 압력 변화 추이에 대한 영향도를 산출해 제공할 수 있다.

본 발명에 따른 액화가스 운반선의 운항지원 시스템은, 액화가스 운반선의 가용 데이터를 바탕으로 인공지능/머신러닝 기반의 증발가스 발생량 예측 모델을 구축하고, 운영 의사결정을 지원하기 위한 인공지능 기반 강화학습 모델을 구축함으로써, 액화가스 운반선이 현재 상황을 고려하여 일관성 있고 효율적으로 운항하도록 지원할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 액화가스 운반선의 운항지원 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 운항지원 시스템이 적용되는 액화가스 운반선의 측면도이다.

본 발명의 목적, 특정한 장점들 및 신규한 특징들은 첨부된 도면들과 연관되는 이하의 상세한 설명과 바람직한 실시예로부터 더욱 명백해질 것이다. 본 명세서에서 각 도면의 구성요소들에 참조번호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 번호를 가지도록 하고 있음에 유의하여야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.

도 1 본 발명의 일 실시예에 따른 액화가스 운반선의 운항지원 시스템의 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 운항지원 시스템이 적용되는 액화가스 운반선의 측면도이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 운항지원 시스템(100)을 설명하기 전에 도 1을 참고하면, 운항지원 시스템(100)이 적용되는 액화가스 운반선(1)을 먼저 설명한다.

도 1에 도시된 바와 같이, 액화가스 운반선(1)은 본 발명의 운항지원 시스템(100)이 적용될 수 있다.

액화가스 운반선(1)은 적어도 하나 이상의 액화가스 저장탱크(10)를 포함한다. 액화가스 저장탱크(10)는 액화가스 운반선(1)의 추진을 위해 사용되는 가스연료를 저장할 수 있으며, 액화가스 운반선(1)의 전후 방향으로 복수 개가 나란히 배열될 수 있다.

즉, 액화가스 저장탱크(10)는, 액화가스 운반선(1)의 선미에 마련되는 추진엔진(20)에 공급되는 가스연료를 저장하는 연료탱크일 수 있다.

액화가스 저장탱크(10)는 비등점이 낮은 가스연료를 액상으로 저장할 수 있고, 가스연료의 기화를 방지하기 위해 단열구조가 마련될 수 있다.

액화가스 운반선(1)은, 액화가스 저장탱크(10)에 액화가스를 저장한 상태로 출발지에서 목적지까지 운항하게 되는데, 액화가스 저장탱크(10)가 증발가스의 발생을 방지하기 위해 단열구조로 마련되어 있더라도, 운항 경로에 따라 달라지는 주변 환경으로 인하여, 열침투로 인한 액화가스 저장탱크(10)의 내부에 자연적으로 발생되는 증발가스의 발생량을 예측하기 어려울 뿐만 아니라, 추진엔진(20)의 부하 역시 달라지므로 인해 증발가스의 사용량 역시 예측하기 어렵다.

이러한 증발가스를 처리하는 방법은 액화가스 운반선(1)의 운행 상황에 따라 달라질 수 있으며, 처리 방법을 결정하는 알고리즘은 사전에 정해진 규칙 혹은 결정권을 가진 사람의 판단력에 의존하는 상황이다.

이에 본 실시예는, 이하에서 설명할 운항지원 시스템(100)을 통해, 결정권을 가진 사람의 판단력에 의존하는 상황에서 벗어나, 증발가스 발생량을 실시간으로 추정하고 현재 상황을 고려한 의사결정을 지원함으로써, 액화가스 운반선(1)이 일관성 있고 효율적으로 운항할 수 있게 한다.

이하에서는 본 발명의 운항지원 시스템(100)에 대해 구체적으로 설명한다.

본 실시예에 따른 운항지원 시스템(100)은, 액화가스를 저장하는 액화가스 저장탱크(10)를 갖고, 특정한 운항 경로를 주기적으로 운항하는 액화가스 운반선(1), 일례로 액화가스 운반선의 운항을 지원할 수 있다.

운항지원 시스템(100)은, 탱크압력 추정부(110), 추진력 추정부(120), 조건 옵션부(130), 연료소비 계획부(140), 머신러닝부(150)를 포함한다.

탱크압력 추정부(110)는, 적어도 특정한 운항 경로에 대한 데이터 및 액화가스 선적 데이터를 고려한 액화가스 저장탱크(10)의 압력 변화 추이를 추정할 수 있다.

또한, 탱크압력 추정부(110)는, 특정한 운항 경로에서의 기상 정보, 해양 정보, 액화가스 액위, 액화가스 운반선(1)의 흘수, 액화가스 저장탱크(10)의 제원 중 적어도 어느 하나에 대한 데이터를 수집해 압력 변화 추이의 추정에 고려할 수 있다.

탱크압력 추정부(110)는, 액화가스 저장탱크(10)의 압력 변화 추이에 대한 추정정보를 연료소비 계획부(140)에 제공할 수 있다.

탱크압력 추정부(110)는, 수집한 데이터를 머신러닝부(150)에 제공하여 기계학습을 통해 액화가스 저장탱크(10)에서의 증발가스 발생에 대한 가상모델을 생성하도록 한다. 이와 같이 생성된 증발가스 가상모델은, 특정한 운항 경로에 대하여 증발가스 발생에 대한 가상모델로서, 연료소비 계획부(140)가 머신러닝부(150)를 통해 반복 시뮬레이션하여 액화가스 저장탱크(10)의 압력의 최적값을 도출하도록 한다.

탱크압력 추정부(110)는, 증발가스 발생 가상모델로부터, 머신러닝부(150)에 사용되는 데이터별로 액화가스 저장탱크(10)의 압력 변화 추이에 대한 영향도를 산출해 제공할 수 있다.

추진력 추정부(120)는, 적어도 특정한 운항 경로에 대한 데이터 및 운항계획을 고려한 액화가스 운반선(1)의 추진엔진(20)의 부하를 추정할 수 있다.

또한, 추진력 추정부(120)는, 출발지에서 목적지까지의 운항 시간, 운항 루트를 추진엔진 부하의 추정에 고려할 수 있다.

추진력 추정부(120)는, 추진엔진(20)의 부하에 대한 추정정보를 연료소비 계획부(140)에 제공할 수 있다.

추진력 추정부(120)는, 수집한 데이터를 머신러닝부(150)에 제공하여 기계학습을 통해 추진엔진(20)의 부하에 대한 가상모델을 생성하도록 한다. 이와 같이 생성된 추진엔진 부하 가상모델은, 추진엔진(20)의 부하에 대한 가상모델로서, 연료소비 계획부(140)가 머신러닝부(150)를 통해 반복 시뮬레이션하여 추진엔진(20)의 추력의 최적값을 도출하도록 한다.

조건 옵션부(130)는, 적어도 환경규제 조건, 사용자가 입력하는 우선순위 조건 등의 조건 옵션을 연료소비 계획부(140)에 제공하여, 연료소비 계획부(140)가 이러한 조건 옵션을 토대로 액화가스 저장탱크(10)의 압력 및 추진엔진(20)의 추력의 최적값을 도출할 수 있도록 한다.

연료소비 계획부(140)는, 특정한 운항 경로에 대한 탱크압력 추정부(110)에 의한 압력 변화 추이 및 추진력 추정부(120)에 의한 추진엔진(20)의 부하를 토대로, 특정한 운항 경로에 대해 액화가스 저장탱크(10)의 압력 및 추진엔진(20)의 추력의 최적값을 도출할 수 있다.

또한, 연료소비 계획부(140)는, 특정한 운항 경로에 대해 구간별 또는 시간별로 액화가스 저장탱크(10)의 압력 및 추진엔진(20)의 추력의 최적값을 도출할 수 있다.

또한, 연료소비 계획부(140)는, 탱크압력 추정부(110)에 의한 압력 변화 추이 및 추진력 추정부(120)에 의한 추진엔진(20)의 부하에 더하여, 조건 옵션부(130)에 의한 환경규제 조건, 사용자가 입력하는 우선순위 조건 토대로 액화가스 저장탱크(10)의 압력 및 추진엔진(20)의 추력의 최적값을 도출할 수 있다.

또한, 연료소비 계획부(140)는, 특정한 운항 경로에 대하여 증발가스 발생에 대한 가상모델 및 추진엔진(20)의 부하에 대한 가상모델을 머신러닝부(150)를 통해 반복 시뮬레이션하여 액화가스 저장탱크(10)의 압력 및 추진엔진(20)의 추력의 최적값을 도출할 수 있다.

머신러닝부(150)는, 탱크압력 추정부(110)에서 수집한 데이터를 토대로 기계학습을 통해 액화가스 저장탱크(10)에서의 증발가스 발생에 대한 가상모델을 생성할 수 있다.

또한, 머신러닝부(150)는, 추진력 추정부(120)에서 수집한 데이터를 토대로 기계학습을 통해 추진엔진(20)의 부하에 대한 가상모델을 생성할 수 있다.

또한, 머신러닝부(150)는, 연료소비 계획부(140)에 의해 특정한 운항 경로에 대하여 증발가스 발생에 대한 가상모델 및 추진엔진(20)의 부하에 대한 가상모델을 반복 시뮬레이션하여 연료소비 계획부(140)가 액화가스 저장탱크(10)의 압력 및 추진엔진(20)의 추력의 최적값을 도출할 수 있도록 한다.

이와 같이 본 실시예는, 액화가스 운반선(1)의 가용 데이터를 바탕으로 인공지능/머신러닝 기반의 증발가스 발생량 예측 모델을 구축하고, 운영 의사결정을 지원하기 위한 인공지능 기반 강화학습 모델을 구축함으로써, 액화가스 운반선(1)이 현재 상황을 고려하여 일관성 있고 효율적으로 운항하도록 지원할 수 있다.

이상에서는 본 발명의 실시예들을 중심으로 본 발명을 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 발명을 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 기술내용을 벗어나지 않는 범위에서 실시예에 예시되지 않은 여러 가지의 조합 또는 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 실시예들로부터 용이하게 도출 가능한 변형과 응용에 관계된 기술내용들은 본 발명에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

1: 액화가스 운반선 10: 액화가스 저장탱크
20: 추진엔진 100: 운항지원 시스템
110: 탱크압력 추정부 120: 추진력 추정부
130: 조건 옵션부 140: 연료소비 계획부
150: 머신러닝부

Claims (6)

1. 액화가스를 저장하는 액화가스 저장탱크를 갖고, 특정한 운항 경로를 주기적으로 운항하는 액화가스 운반선의 운항지원 시스템으로서,
   적어도 상기 특정한 운항 경로에 대한 데이터 및 액화가스 선적 데이터를 고려한 상기 액화가스 저장탱크의 압력 변화 추이를 추정하는 탱크압력 추정부;
   적어도 상기 특정한 운항 경로에 대한 데이터 및 운항계획을 고려한 상기 액화가스 운반선의 추진엔진 부하를 추정하는 추진력 추정부; 및
   상기 특정한 운항 경로에 대한 상기 탱크압력 추정부에 의한 압력 변화 추이 및 상기 추진력 추정부에 의한 상기 추진엔진 부하를 토대로, 상기 특정한 운항 경로에 대해 상기 액화가스 저장탱크의 압력 및 상기 추진엔진의 추력의 최적값을 도출하는 연료소비 계획부를 포함하는 것을 특징으로 하는 운항지원 시스템.
2. 제1항에 있어서, 상기 연료소비 계획부는,
   상기 특정한 운항 경로에 대해 구간별 또는 시간별로 상기 액화가스 저장탱크의 압력 및 상기 추진엔진의 추력의 최적값을 도출하는 것을 특징으로 하는 운항지원 시스템.
3. 제1항에 있어서,
   적어도 환경규제 조건, 사용자가 입력하는 우선순위 조건을 포함하는 조건 옵션부를 더 포함하고,
   상기 연료소비 계획부는,
   상기 탱크압력 추정부에 의한 압력 변화 추이 및 상기 추진력 추정부에 의한 상기 추진엔진 부하에 더하여, 상기 조건 옵션부에 의한 환경규제 조건, 사용자가 입력하는 우선순위 조건 토대로 상기 액화가스 저장탱크의 압력 및 상기 추진엔진의 추력의 최적값을 도출하는 것을 특징으로 하는 운항지원 시스템.
4. 제1항에 있어서,
   상기 탱크압력 추정부는, 상기 특정한 운항 경로에서의 기상 정보, 해양 정보, 액화가스 액위, 상기 액화가스 운반선의 흘수, 상기 액화가스 저장탱크의 제원 중 적어도 어느 하나에 대한 데이터를 수집해 압력 변화 추이의 추정에 고려하며,
   상기 추진력 추정부는, 출발지에서 목적지까지의 운항 시간, 운항 루트를 상기 추진엔진 부하의 추정에 고려하는 것을 특징으로 하는 운항지원 시스템.
5. 제1항에 있어서,
   상기 탱크압력 추정부는, 수집한 데이터를 머신러닝부에 제공하여 기계학습을 통해 상기 액화가스 저장탱크에서의 증발가스 발생에 대한 가상모델을 생성하도록 하며,
   상기 추진력 추정부는, 수집한 데이터를 상기 머신러닝부에 제공하여 기계학습을 통해 상기 추진엔진 부하에 대한 가상모델을 생성하도록 하고,
   상기 연료소비 계획부는, 상기 특정한 운항 경로에 대하여 상기 증발가스 발생에 대한 가상모델 및 상기 추진엔진 부하에 대한 가상모델을 반복 시뮬레이션하여 상기 액화가스 저장탱크의 압력 및 상기 추진엔진의 추력의 최적값을 도출하는 것을 특징으로 하는 운항지원 시스템.
6. 제5항에 있어서, 상기 탱크압력 추정부는,
   상기 증발가스 발생에 대한 가상모델로부터, 상기 머신러닝부에 사용되는 데이터별로 상기 액화가스 저장탱크의 압력 변화 추이에 대한 영향도를 산출해 제공하는 것을 특징으로 하는 운항지원 시스템.

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