英语原文共 9 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
计算机与运筹学
基于人工神经网络的节能船舶作业决策支持系统
摘要
降低船舶的燃料消耗与易变的燃料价格和减少温室气体排放有密切联系，如何降低排放是当今工业所面临的挑战。新建造的船舶以及现有的船舶可以通过节能措施节省燃料，节能措施可以分为技术性和操作性两方面。目前实施的节能措施存在局限性，因此可以改进节能船舶作业的操作措施。船东和运营商需要使用高效节能的解决方案，降低船舶速度是提高燃油经济性和减少环境影响最有效的方法。本文的目有两方面：（1）用人工神经网络模糊控制理论预测船舶在各种工况下的燃油消耗量。（2）基于人工神经网络的燃料预测模型，开发一个决策支持系统（DSS），用于实时检测船舶操作时的能源效率。燃料预测模型使用的操作数据是“中午数据”，它提供了船舶每日燃油消耗量的信息。燃料预测需要的的参数是船舶转速、每分钟转数（rpm）、平均吃水、配平、船上货物数量、风和海效应，其中人工神经网络的输出数据是燃油消耗量。将人工神经网络与广泛应用的曲面拟合的多元回归分析（MR）进行了比较，证实了该方法的优越性。所开发的决策支持系统以两种方案为例，可以得出结论：当船舶经营人在经济性和环境方面都必须作出决定时，该决策支持系统可以提供优化方案。
关键词：船舶能效 操作措施 决策支持系统 人工神经网络
1.1 船舶节能措施和决策支持系统的重要性
海上运输产生的CO2排放量占全球温室气体（GHG）排放的重要一部分。根据国际海事组织（IMO）的说法，2007至2012年间，船舶平均排放了10亿1600万吨CO2，约占全球排放量的3.1% [1]。
如果不采取行动，随着世界贸易量翻翻到三倍，到2050年海运排放量将增加50% - 250% [1]。经济合作与发展组织的报告中也提到了类似的CO2排放量增加的预测 [2]。
为了减少船舶排放，目前的一些研究活动侧重于估算全球航运排放量，并制定解决排放问题的办法，例如[ 3 - 10 ]。此外，燃料成本占船舶营运成本的60% [11]，昂贵的燃料价格成为航运公司面临的一个主要问题。因此，航运公司正朝着节能减排的方向迈进，降低能源消耗，来降低其管理成本，从而保持其在市场上的竞争地位，并减少对环境的负面影响。
船舶能效措施为船东和运营商提供了各种减少燃料消耗和排放的方法。2011年国际海事组织海洋环境保护委员会（MEPC）采取防止船舶污染国际公约（MARPOL附则VI修正）作为新的一章（4章）。因此，符合能效设计指数（EEDI）的新船和船舶能效管理计划（SEEMP）所有的船只强制从2013年1月1日开始实行该国际公约[12]。船舶能效措施的实施有利于在EEDI通过设计来满足对新船的碳排放要求，SEEMP旨在通过运行应用程序提高能源效率，在船上使用现有技术包括对船员环保意识和对能源效率营运的训练。基于以上原因，如何通过节约燃料来提高船舶能源效率变得至关重要。
1.2 对船舶运行节能决策支持系统的要求和看法
决策支持系统（DSS）是一种基于计算机的信息系统，它可以帮助决策者利用计算机上的数据、模型和其他知识来解决半结构化和一些非结构化问题，而这些问题是无法测量或建模的。半结构化问题需要人为的干预，因此，解决半结构化问题的方案通常是由决策者从有限的备选方案中选择某一方案并评估实际实现的。决策支持系统通过结合信息资源和分析工具，帮助决策者找出提高效率的决策[13]。
船舶营运能效措施受多方面因素的综合影响。船舶运营商确定一个战略并实施这个战略变得更加复杂。船舶营运能效措施可以在操作层面通过使用现有的技术快速、直接预测燃料的消耗，这对于船舶提高能源效率，减少环境影响和降低整体成本起重要作用。
“中午数据”报告提供了船舶在不同装载条件下燃料消耗的宝贵信息。“中午数据”可用于船舶能效发展，不幸的是，航运公司对这些宝贵的信息没有充分利用起来，在大多数情况下，“中午数据”只被用来查看是否符合法规。因此，“中午数据”对制定节能战略的潜在好处尚未得到许多公司的认识。“中午数据”应该对信息进行系统的收集和分析，这样就能更加体现它的价值。此外，对“中午数据”进行适当的研究，重点是能源效率这方面，“中午数据”中没有提供的其他船舶运行的相关信息，只能通过访问船舶运营商来获取相关信息（货物数量、吃水标志、轴功率等）。本文的目的是开发一种有效的方法来解决航运公司利用“中午数据”提高船舶能效。
1.3 人工神经网络的应用及相关文献
作为一种替代传统估计的方法，人工神经网络更适合复杂系统[14]。只要有足够的样本，输入变量通过人工神经网络的“训练”过程就可以准确地输出输出变量。考虑到数据的性质，应选择适当的方法，以获得最佳的预测。研究表明，人工神经网络技术适用于船舶运行能效相关措施。
人工神经网络模拟人脑的工作原理，它是近年发展起来的计算科学的一个领域，它涉及到复杂系统的分析，这些系统很难甚至不可能用其他的分析和统计方法来建模。人工神经网络非常适合预测，因为它可以成功地逼近任何可测函数[15]。人工神经网络的预测能力在过去得到承认[14]。由于高度互连的处理单元数量众多，人工神经网络具有很强的适应性、健壮性和容错性[16]。神经网络的表面拟合能力对我们的案件至关重要，这就是为什么神经网络被选中用于我们的研究[17]。
在不同的学科领域已经利用人工神经网络模型进行了大量的油耗研究[18,19,20,21] 。人工神经网络作为预测方案已经成功应用于许多应用领域：例如在能源工程系统预测建模[22]，被动式太阳能建筑能耗预测[23]，发展节能消费的能源系统预测[24]，减排分析[25]。也有一些关于决策支持系统的相关报告，例如解决可靠生产中的缓冲区分配问题[26]，急救发展环境决策支持系统[27]，预测恐怖主义叛乱的风险评估[28]，仿真模型建模[29]。利用人工神经网络预测柴油机在不同喷油时刻的燃油消耗率和排气温度[30]。然而，没有发现有人利用基于船舶的营运数据“中午数据”运用于人工神经网络建模的燃料消耗的决策支持系统。
1.4 研究目的
近几十年来，以能源建模和管理为基础的海上交通运输运筹学研究备受关注。罗南[31]布朗等人研究了通过降低速度来节省燃料和由于航程延长而导致的收入损失之间的权衡[32]。重点研究了油船的调度问题，确定了船舶最优速度、压载腿的最佳路线和货物分配。Perakis和Papadakis决定船队部署和从一装货港到一卸货港之间船舶的最佳速度。后来他们和姚等人用多个装货港口和多个卸货港改进了他们的研究[35]。根据一艘船运公司的实际数据，研究了不同大小集装箱船的燃料消耗率与船速之间的关系[36]。
这些研究大多集中在速度优化方面。据查看资料来看，没有研究将船舶的运行数据，包括速度、修剪、天气影响和决策一起考虑，来减少船舶燃料消耗。
本文的目的有两个方面：（1）通过人工神经网络预测各种操作条件下的船舶燃料消耗情况；（2）开发基于人工神经网络的燃料预测模型的决策支持系统，用于改善船舶操作实现船舶高效节能的目的。人工神经网络的目的是使用操作数据“中午数据”来预测船舶在各种操作条件下的燃油消耗量，该数据提供了船舶每日燃油消耗量的信息。
本文的其余部分组织如下。在第2节中，介绍了本研究中所采用的方法和数据。第3节和第4节描述了根据中午数据预测船舶在各种操作条件下的燃料消耗效率和人工神经网络能效系统的设计和开发。在第5节中，将人工神经网络（ANN）的性能与另一种著名的曲面拟合方法——多元回归分析（MR）进行了比较。第6节讨论了提高船舶能量的决策支持系统。最后一节得出结论并提出进一步研究的建议。
2.1 船舶燃料消耗的模型
船舶燃料消耗量的预测分为三个部分：第一是从船舶中午报告中获取船舶燃油消耗量的数据库，第二是燃油消耗预测算法，第三是性能分析。
开发基于人工神经网络的决策支持系统，需要大量的训练和试验数据，它能够在各种操作条件下准确预测船舶燃油消耗量。船舶燃油消耗方面的数据，信息主要是从中午报告中获得，通过油轮每天的报告也可以获得这些数据信息。
Crewfill中午报告报告每天的航行信息，包含船舶的燃料消耗量以及平均每天的操作细节如汇票、速度、时间、距离、位置、港口到达，离开，天气，主机和辅助设备的燃料消耗以及燃料的使用类型。它是船舶运营商强制执行这些操作。为了观察和评估在各种条件下航行的船舶作业时系统的变化，获取每日数据是非常重要的。“中午报告”是船舶在不同天气条件和不同航速下消耗燃料的一个重要指标。
本文以油轮为例，油轮51%的时间在航行，25%的时间在锚泊，11%的时间在港口，9%的时间在操纵，4%的时间在漂流。这项研究是使用233船的中午报告，涵盖了船舶从建造起来17个月的航行行动。表1描述了本研究中分析的油轮的主要特点：船上装有一台内燃机推进的主发动机。每小时吨（mton/h）是在这项研究中的燃料消耗量的测量单位，本研究使用相同的基础，比较不同时间间隔的每日报告。每日报告有七个重要因素-船舶转速，每分钟转数（rpm），平均吃水，修剪，船上的货物数量，风和海的影响，这些用于油耗预测模型研究。这些用作网络培训的输入。
船舶航速是海上运输的一个重要组成部分。随着世界贸易量的增长，高速船舶需要及时满足消费者的需求，因为高航速提供了诸如及时收到货物、降低库存成本和单位时间增加贸易量等经济效益[37]。然而，燃油价格上涨、环境问题以及全球经济衰退给船舶航速带来了新的视角，因此降低船舶航速已成为一个重要的研究课题。
降低船舶速度是提升燃油经济性最有效的方法。根据以往的研究，航行速度2 - 3kn低于设计速度2 - 3kn对于降低船舶每天的燃油消耗有相当大的影响，通过降低船舶速度可能降低航运公司的运营成本[38]。降低船速来减少油耗的主要原因是船舶航速和燃油消耗量之间存在成非线性关系。船舶速度对发动机燃油消耗的影响主要原因是由于发动机主机的消耗使其关系成三阶函数[31,40,41,42,43]。这意味着，如果船的速度增加一倍，所使用的发动机的功率将增加至少八倍。换言之，如果船速降低10%，船舶所消耗的燃料量将减少约27% [44]。jiǎn减 shǎo少 chuaacute;n船 de的 sugrave;速 dugrave;度 shigrave;是 zuigrave;最 yǒu有 xiagrave;o效 de的 fāng方 fǎ法 fi gāo高 xiagrave;o效 de的 raacute;n燃 yoacute;u油 jīng经 jigrave;济 xigrave;ng性 。 gēn根 jugrave;据 yǐ以 wǎng往 de的 yaacute;n研 jiū究 ， 2 – 3 k N yǐ以 xiagrave;下 shegrave;设 jigrave;计 jiǎn减 sugrave;速 haacute;ng航 xiacute;ng行 sugrave;速 dugrave;度 duigrave;对 raacute;n燃 liagrave;o料 xiāo消 hagrave;o耗 liagrave;ng量 xiāng相 dāng当 dagrave;大 de的 yǐng影 xiǎng响 ， coacute;ng从 eacute;r而 kě可 neacute;ng能 shǐ使 haacute;ng航 yugrave;n运 qǐ企 yegrave;业 jīng经 yiacute;ng营 cheacute;ng成 běn本 [ 3 8 ] 。 yī一 gegrave;个 zhǔ主 yagrave;o要 yuaacute;n原 yīn因 shigrave;是 chuaacute;n船 boacute;舶 haacute;ng航 sugrave;速 heacute;和 raacute;n燃 yoacute;u油 xiāo消 hagrave;o耗 liagrave;ng量 zhī之 jiān间 cuacute;n存 zagrave;i在 fēi非 xiagrave;n线 xigrave;ng性 guān关 xi系 。 chuaacute;n船 de的 sugrave;速 dugrave;度 yǒu有 zhograve;ng重 dagrave;大 yǐng影 xiǎng响 de的 raacute;n燃 liagrave;o料 xiāo消 fegrave;i费 yoacute;u由 yuacute;于 qiacute;其 jiē阶 haacute;n函 shugrave;数 yoacute;u由 zhǔ主 jī机 [ 3 1 , 4 0 , 4 1 , 4 2 , 4 3 ] suǒ所 xiāo消 hagrave;o耗 de的 gōng功 lǜ率 。 zhegrave;这 yigrave;意 wegrave;i味 zhe着 ， ruacute;如 guǒ果 chuaacute;n船 de的 sugrave;速 dugrave;度 zēng增 jiā加 yī一 begrave;i倍 ， suǒ所 shǐ使 yograve;ng用 de的 fā发 dograve;ng动 jī机 de的 gōng功 lǜ率 jiāng将 zēng增 jiā加 zhigrave;至 shǎo少 bā八 begrave;i倍 。 zagrave;i在
Table 1
表1 ：分析船的主要特点
fēn分 xī析 chuaacute;n船 de的 zhǔ主 yagrave;o要 tegrave;特 diǎn点 。
全文共17384字，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
资料编号：[15594]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
|
类型 |
油轮 |
|
建造时间 |
2012.6.21 |
|
长度（m） |
266.07 |
|
宽度（m） |
48 |
|
模压深度（m） |
23.7 |
|
夏季吃水（m） |
17 |
|
载重（吨） |
156597 |
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
