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数据分析和机器学习助力船东降本增益

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船东可以通过投资数据监控、分析和机器学习实现20%的成本节约。

Lean Marine首席执行官Mikael Laurin表示,中型成品油轮的船东可以通过船速优化,将每艘船的收益增加1000美元/天,从而实现36.5万美元的年收益,一支10艘油轮的船队即可增加365万美元。

他在2019年11月27日于伦敦举行的Riviera Maritime Media油轮航运与贸易大会上发表讲话,并指出,通过优化推进系统,船东可以将油耗降低约20%。

为了实现这一成本节约,船东需要更频繁地监测和分析油轮性能,而不仅仅是每日报告。Laurin表示:“想要心中有数,就必须获得数据。”

这意味着船东需要在船上传感器、数据传输和分析方面进行投资,以了解这些手段对船队性能以及降低运营成本和排放的影响。

Laurin表示:“如果能对船舶进行测量,就可以对其进行管理。需要在船上部署合适的工具,并对船员进行操作培训。”

他认为,大数据分析还应包括人工智能和机器学习,以获取更多的性能信息,进一步降低运营成本。

他表示:“我们可以学到更多,并且能够与其他船舶、船队和船东进行性能比较。”

在规划和执行航程时,应考虑燃油效率。速度优化、天气路径、纵倾优化和管理货物加热和冷却的软件和应用程序也可用于航程规划。

在航程执行过程中,船长应遵循规划好的优化路线,遵循最佳实践,优化自动舵设置和慢速转向,以尽量减少阻力。遵循建议的速度,尽可能减少轴功率的变化,保持连续的数据记录以获得岸上的决策支持,并保持发动机和螺旋桨的最优运行条件,这些都将有助于降低燃耗。

航行结束后,管理人员需要检查性能,分析和比较航线,分析船体、螺旋桨和发动机性能。

机器学习

在这次大会上,Greensteam船舶性能主管Jonas Frederiksen表示,机器学习有助于航运公司发现能够降低燃料消耗和温室气体排放的领域。

船东和运营商的任务是在未来10年内将温室气体排放量减少40%,并在2050年达到国际海事组织50%的减排目标。

他指出:“机器学习是一种可行的船舶优化策略。”机器学习将帮助船东确定如何优化纵倾、降低速度和船体防污。

Frederiksen表示:“我们要明确在哪些方面能够实现温室气体减排,这非常重要。机器学习可以让船东清楚地了解温室气体的减排情况,并进一步降低燃耗。”

他说,机器学习是一种“零资本支出和零停租投资”,业主可以将温室气体减排目标定为5%。

Frederiksen表示,机器学习和船舶优化在实现温室气体减排目标方面发挥着至关重要的作用。

通过从船舶、气象、海洋状况和AIS数据采集数据,可以看出船舶在何处以及为何会使用过量燃料。这些信息使船员能够调整操作,最大限度地减少燃料浪费,降低成本,减少排放。

机器学习识别影响船舶燃油效率的因素之间的关系。GreenSteam的机器学习平台还测量互补的减排技术。利用每天的数据不断更新和改进船舶模型。

分析涂层

其中,最大程度降低船体污染能够大幅降低油耗。Safinah集团总经理Carl Barnes在TST大会上表示,黏液和海草污染会增加10%的船体阻力,而贝壳污染则会增加40%。水温、光照、营养水平以及船舶速度和停船时间都会影响船体污染水平,可以根据船体涂层使污染降至最低程度。

Barnes表示,在船体航行期间收集和处理的数据,使船东能够确定合适的涂层。分析数据应包括船舶操作和速度、船体和螺旋桨性能、以及到港时的船体状况。

干船坞的数据也需要进行分析,以帮助船主决定何时以及在哪个船坞进行船体重涂。

航行计划

降低燃耗和排放的另一个主要措施是采用航行规划和执行技术。船管公司Anglo Eastern采用瓦锡兰的技术,对航程进行规划和执行,以及对发动机性能和燃效进行监测。

该公司正在采用瓦锡兰的船队运营解决方案(Fleet Operations Solution)技术来优化航程,进行天气路线规划,监测发动机、船体和螺旋桨性能,管理航速,降低总体燃料成本。

新加坡Thome集团正在其船队中推广OneOcean统一平台,结合其电子导航、监管和环境要求。Thome计划使用OneOcean来优化船舶航行,使用PassageManager和Regs4Ships让海员了解最新法规,使用EnviroManager减少废弃物和排放。

OneOcean由英国ChartCo和加拿大Marine Press合并而成,将电子海图信息系统软件、天气信息和数据汇集在一个平台上,以符合监管规定。

2019年第四季度发生的另一个合并案为船舶航行的优化提供了智能导航平台。

日本电子导航供应商Cornes海图集团收购了总部位于英国的全球导航系统(Globalnavigation Systems),以扩大其电子导航产品线。2019年初,Cornes收购新加坡安全导航公司(Safe Navigation)。通过新的合并案,形成了一个综合海上电子导航技术的全球平台。

Arista Shipping已经开始使用天气和海洋状况数据来改善船舶航行和性能。

希腊干散货船运营商正在利用ABS对历史气象和海洋数据的分析,提高船舶效率和航线规划。该公司使用ABS的Metocean Hindcast数据应用程序,实现更智能的航运操作,对十几年的Metocean Hindcast模型数据进行处理,用于天气选定航行线路和高燃效的航程规划。

Royston正与Tidetech合作,在电子燃料管理系统(EFMS)上覆盖海洋气象数据,以实现更精确的船舶跟踪和航线规划。

通过这种手段,Tidetech全球环境条件数据集的高分辨率数据能够显示在EFMS的enginei地图仪表板上。船上和陆上可通过专用门户获得信息,通过增强航线规划,协助船舶运营商改善燃料管理和排放控制。

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