基于海况智能识别的远洋船舶航速优化方法研究
发布时间：2021-11-20 13:32
远洋船舶航速优化方法的研究对实现船舶节能减排、船舶航行智能化具有重要意义。对于定航线航行的远洋船舶,优化航速是节省燃油和提高航运公司效益的一种有效手段。为实现远洋船舶在定速航行过程中,能够智能地依据不同的海况采用最佳经济航速,最终达到节省燃油的目的,本文基于目标船“宇中海”展开研究,根据目标船历史营运产生的油耗和海况数据研究了一种基于海况智能识别的远洋船舶航速优化方法。通过验证,此方法可为远洋船舶定速航行期间航速的选定提供决策支持。首先,提取目标船13个航次的历史营运数据,通过改进K-means聚类算法建立了目标船海况类别知识库。其次,研究了远洋船舶航线智能分段方法,选取目标船2018年8月29日至2018年10月17日从巴西圣路易斯港到中国马迹山港作为目标优化航次。为把航线分成航向单一的航段,设计了物理转向点智能识别算法;为实现对各个航向单一航段上海况类别的智能识别,设计了利用改进K近邻分类识别算法的海况智能识别方法,并且改进后的K近邻分类识别算法的准确率相比改进前提高了 7.81%,准确率达97.25%。最后,本文建立了各航段燃油消耗量和航速的油耗模型,通过实船数据验证,所建立的油...
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１论文整体流程??Ｆｉｇ．?１．１?Ｔｈｅｓｉｓ?ｏｖｅｒａｌｌ?ｐｒｏｃｅｓｓ??论文每章主要内容如下：??
?的展示、表达能力，需要利用数据可视化技术将复杂的结果变成用户可以直接理解的形??式。目前常见的数据可视化技术主要有：集合可视化技术、图表可视化技术、图像可视??化技术、分布式技术等［３８＃］。??数据源（互联网、物联网、企业数据、政府数据）???＞，■???数据采集???Ｉ???数据预处理???ｊｒ???数据存储与管理??批处理?流处理?数据挖掘?关系分析??★丨丨?★丨丨?★丨?Ｌ?★丨丨??数据可视化???Ｙ???用户??图２．１数据挖掘流程图??Ｆｉｇ．?２．１?Ｄａｔａ?ｍｉｎｉｎｇ?ｆｌｏｗｃｈａｒｔ??２．?１．３船舶营运数据特征??由于在海洋中网络通讯不像陆地那么方便快捷，船舶营运数据的信息传送具有一定??的局限性。航运业作为传统行业，数据挖掘技术在航运业的应用目前还处于初级阶段。??但是近些年来，随着网络通讯技术的发展、海上通讯收费价格的降低，很多远洋船上也??装上了?Ｗｉ；Ｆｉ设备，这就使得船舶营运数据的传送成为了可能。通常情况下船舶通过船??端传感器采集数据并将数据记录在船端数据库上，每隔４个小时或６个小时通过海事卫??星将数据传送到岸端数据库。表２．Ｉ为船舶设备采集的营运数据类别。??－８?－??
?基于海况智能识别的远洋船舶航速优化方法研究???２．２．２目标船参数??本文选取３０万吨级远洋散货船作为目标船，其航线为中国到巴西的定航线。本文??的航速优化研宄也是基于目标船及其定航线来展开研宄的。图２．３为目标船图片，此时??目标船正在航行中。??图２．?３目标船图片??Ｆｉｇ．?２．３?Ｐｉｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ｔａｒｇｅｔ?ｓｈｉｐ??目标船各项参数如表２．２。??表２．?２目标船各项参数??Ｔａｂ．?２．２?Ｖａｒｉｏｕｓ?ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｔａｒｇｅｔ?ｓｈｉｐ??ｍ＼?＃１?单位??１?船长?３２７?ｍ??２?垂线间长?３２１．５?ｍ??３?型深?２９?＿?ｍ??４?设计吃水?２１．４?ｍ??５?设计服务航速?１４．５?ｋｎ??６?最大载重吨?２９７９５９?ｔ??ＭＡＮ?Ｂ＆Ｗ６Ｓ８０ＭＣ是目标船的主机型号，其各项参数如表２．３所示。本文所研究??的基于海况智能识别的航速优化就是建立目标船航速和主机燃油消耗的关系，然后通过??优化算法实现船舶在航行期间的航速优化。??－１０?－??
【参考文献】：
期刊论文
[1]波浪增阻计算和船型优化[J]. 郝昊,陈伟民,李传庆,许贺. 上海船舶运输科学研究所学报. 2019(01)
[2]大数据与金融监管[J]. 李伟. 中国金融. 2018(22)
[3]基于主机功率控制的航速优化[J]. 魏茂苏. 航海技术. 2018(05)
[4]上海海事局 上海市地方海事局关于上海港提前实施在航船舶排放控制措施的通告[J]. 航海技术. 2018(05)
[5]在风浪影响下的集装箱船航速分析[J]. 魏照坤,谢新连,魏明,包甜甜. 上海海事大学学报. 2017(04)
[6]海洋污损对船体摩擦阻力影响的预测方法（英文）[J]. 闵少松,彭飞,王展智,张涛. 船舶力学. 2017(12)
[7]基于聚类算法的大用户用电模式识别研究[J]. 赵志宇,肖颖婷,任莹. 中国管理信息化. 2017(19)
[8]数据挖掘中的分类算法综述[J]. 魏茂胜. 网络安全技术与应用. 2017(06)
[9]考虑航速优化的班轮航线网络设计[J]. 张燕,杨华龙,计明军,邢玉伟. 交通运输系统工程与信息. 2016(05)
[10]船舶营运大数据挖掘与应用思考[J]. 陈昌运,李传庆. 船舶与海洋工程. 2015(01)
博士论文
[1]德国能源转型的经济分析及启示[D]. 王宁.吉林大学 2019
[2]营运船舶主机性能退化和健康管理方法研究[D]. 刘伊凡.大连海事大学 2018
[3]物联网大数据存储与管理技术研究[D]. 郝行军.中国科学技术大学 2017
[4]一种新型的智能优化方法-人工鱼群算法[D]. 李晓磊.浙江大学 2003
硕士论文
[1]基于航速优化的船舶能耗研究[D]. 孙立凯.哈尔滨工程大学 2019
[2]基于改进k均值聚类算法的电力负荷模式识别方法研究[D]. 胡阳春.电子科技大学 2018
[3]基于主机油耗模型的船体阻力变化研究[D]. 路通.大连海事大学 2018
[4]吊舱推进器水动力性能模拟与分析[D]. 张伟.上海交通大学 2008
本文编号：3507428
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１论文整体流程??Ｆｉｇ．?１．１?Ｔｈｅｓｉｓ?ｏｖｅｒａｌｌ?ｐｒｏｃｅｓｓ??论文每章主要内容如下：??
?的展示、表达能力，需要利用数据可视化技术将复杂的结果变成用户可以直接理解的形??式。目前常见的数据可视化技术主要有：集合可视化技术、图表可视化技术、图像可视??化技术、分布式技术等［３８＃］。??数据源（互联网、物联网、企业数据、政府数据）???＞，■???数据采集???Ｉ???数据预处理???ｊｒ???数据存储与管理??批处理?流处理?数据挖掘?关系分析??★丨丨?★丨丨?★丨?Ｌ?★丨丨??数据可视化???Ｙ???用户??图２．１数据挖掘流程图??Ｆｉｇ．?２．１?Ｄａｔａ?ｍｉｎｉｎｇ?ｆｌｏｗｃｈａｒｔ??２．?１．３船舶营运数据特征??由于在海洋中网络通讯不像陆地那么方便快捷，船舶营运数据的信息传送具有一定??的局限性。航运业作为传统行业，数据挖掘技术在航运业的应用目前还处于初级阶段。??但是近些年来，随着网络通讯技术的发展、海上通讯收费价格的降低，很多远洋船上也??装上了?Ｗｉ；Ｆｉ设备，这就使得船舶营运数据的传送成为了可能。通常情况下船舶通过船??端传感器采集数据并将数据记录在船端数据库上，每隔４个小时或６个小时通过海事卫??星将数据传送到岸端数据库。表２．Ｉ为船舶设备采集的营运数据类别。??－８?－??
?基于海况智能识别的远洋船舶航速优化方法研究???２．２．２目标船参数??本文选取３０万吨级远洋散货船作为目标船，其航线为中国到巴西的定航线。本文??的航速优化研宄也是基于目标船及其定航线来展开研宄的。图２．３为目标船图片，此时??目标船正在航行中。??图２．?３目标船图片??Ｆｉｇ．?２．３?Ｐｉｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ｔａｒｇｅｔ?ｓｈｉｐ??目标船各项参数如表２．２。??表２．?２目标船各项参数??Ｔａｂ．?２．２?Ｖａｒｉｏｕｓ?ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｔａｒｇｅｔ?ｓｈｉｐ??ｍ＼?＃１?单位??１?船长?３２７?ｍ??２?垂线间长?３２１．５?ｍ??３?型深?２９?＿?ｍ??４?设计吃水?２１．４?ｍ??５?设计服务航速?１４．５?ｋｎ??６?最大载重吨?２９７９５９?ｔ??ＭＡＮ?Ｂ＆Ｗ６Ｓ８０ＭＣ是目标船的主机型号，其各项参数如表２．３所示。本文所研究??的基于海况智能识别的航速优化就是建立目标船航速和主机燃油消耗的关系，然后通过??优化算法实现船舶在航行期间的航速优化。??－１０?－??
【参考文献】：
期刊论文
[1]波浪增阻计算和船型优化[J]. 郝昊,陈伟民,李传庆,许贺. 上海船舶运输科学研究所学报. 2019(01)
[2]大数据与金融监管[J]. 李伟. 中国金融. 2018(22)
[3]基于主机功率控制的航速优化[J]. 魏茂苏. 航海技术. 2018(05)
[4]上海海事局 上海市地方海事局关于上海港提前实施在航船舶排放控制措施的通告[J]. 航海技术. 2018(05)
[5]在风浪影响下的集装箱船航速分析[J]. 魏照坤,谢新连,魏明,包甜甜. 上海海事大学学报. 2017(04)
[6]海洋污损对船体摩擦阻力影响的预测方法（英文）[J]. 闵少松,彭飞,王展智,张涛. 船舶力学. 2017(12)
[7]基于聚类算法的大用户用电模式识别研究[J]. 赵志宇,肖颖婷,任莹. 中国管理信息化. 2017(19)
[8]数据挖掘中的分类算法综述[J]. 魏茂胜. 网络安全技术与应用. 2017(06)
[9]考虑航速优化的班轮航线网络设计[J]. 张燕,杨华龙,计明军,邢玉伟. 交通运输系统工程与信息. 2016(05)
[10]船舶营运大数据挖掘与应用思考[J]. 陈昌运,李传庆. 船舶与海洋工程. 2015(01)
博士论文
[1]德国能源转型的经济分析及启示[D]. 王宁.吉林大学 2019
[2]营运船舶主机性能退化和健康管理方法研究[D]. 刘伊凡.大连海事大学 2018
[3]物联网大数据存储与管理技术研究[D]. 郝行军.中国科学技术大学 2017
[4]一种新型的智能优化方法-人工鱼群算法[D]. 李晓磊.浙江大学 2003
硕士论文
[1]基于航速优化的船舶能耗研究[D]. 孙立凯.哈尔滨工程大学 2019
[2]基于改进k均值聚类算法的电力负荷模式识别方法研究[D]. 胡阳春.电子科技大学 2018
[3]基于主机油耗模型的船体阻力变化研究[D]. 路通.大连海事大学 2018
[4]吊舱推进器水动力性能模拟与分析[D]. 张伟.上海交通大学 2008
本文编号：3507428
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