营运散货船监测数据处理与分析

乔继潘, 伍 锐, 文逸彦, 季 盛

(上海船舶运输科学研究所 航运技术与安全国家重点实验室，上海 200135)

0 引 言

对于营运船舶，快速性始终都是船舶性能考核的重要指标之一，常规验证快速性都是通过水池模型试验预报航速功率，并通过交船测试来验证特定状态下的航速指标。但常规验证方法存在一定的不确定性，如船模实船航速预报的精度、实船试航环境因素修正方法的准确性及交船测试工况到营运工况船舶性能换算方法的合理性等。同时，随着船舶航行年限的增长，由于主机磨合、船体效率和螺旋桨表面状态变化等因素的影响[1]，船舶快速性能会有较大变化，如何及时准确地获得船舶当前的快速性能是目前船舶行业研究的热点之一。

以一艘5万吨级散货船为研究对象，通过对实船航行开展长期监测，利用大数据分析方法对航行数据进行清洗、插补、筛选和修正分析，研究实船航行数据修正分析方法，实时获取船舶快速性指标状况。

1 船舶参数

1.1 目标船选择及航线情况

考虑到分析方法的普适性，对中海散货运输有限公司船队进行调研，最终选择较为经典的超灵便型5万吨级散货船作为研究目标船。该目标船船型成熟、船龄较新，且运营航线较为稳定。运输航线为国内沿海航线，主要靠泊沿海各港口如秦皇岛港、黄骅港、威海港、大丰港及上海港等，也会出入长江口如常州等港口停靠。典型的航线见图1，航线航行的主要海域为东海、黄海和渤海。

1.2 监测参数

为满足散货船实船测试和长期监测能效数据分析需求，通过在散货船上安装实船营运性能监测平台，对船舶航行过程中近百种信号进行采集监测，监测信息主要可分为能耗监测、船舶航行姿态监测和航行环境监测等3部分。能耗监测主要监测船舶的航行效率，反映船舶在某一航速下的桨轴发出功率，包括桨轴扭矩、桨轴转速、对地速度、对地航向及船舶球面坐标等。船舶航行姿态监测主要监测在风浪环境作用下的船舶运动姿态，用于修正运动对实船测试的影响和实船与模型对比，包括船舶吃水、舵角、船首方向及船舶六自由度状态等。航行环境监测主要监测实船外界海洋环境，用于修正环境对实船性能的影响，包括风速风向、波浪参数、对水速度、水深，海水温度及气温气压等。

2 监测数据的预处理

实船营运性能原始监测信号数据属于多源异构数据，具有种类多、数据量大及质量差异大等特点[2]，在数据分析前需要对数据进行预处理，主要包括数据的清洗与存储和数据库的平均处理两个方面。

2.1 监测数据的清洗入库

系统开发基于Windows平台，选用Access数据库进行数据存储，具体流程见图2，进行数据的导入和临时存储，将监测得到的实时信号数据导入，逐行判断并转换，由于每一条数据均含有多个监测量，故还需判断

该条数据是否结束，全部数据读取完成后将其存入到临时数组中。然后进行数据的初步清洗和入库，针对不同的数据类型及数据质量，对数据进行清洗。例如对于功率转速，由于信号频率的不一致造成数据缺失，需对缺失数据进行插值处理；对于水深，超出测深仪量程后会得到溢出信号，需将其填充为标识数字；对于风速等由于传感器故障出现的异常数据，利用先验知识建立数据的合理范围，将不在区间内的数据填充为标识数字。其他数据进行类似处理，将初步清洗后的数据导入数据库中，运行结束后每天的监测数据将生成一个数据库文件。

2.2 监测数据的平均化及合并

由于监测系统采集的所有数据均为瞬时信号，数据在一个范围内波动，具有一定的随机性，用于后续的分析计算并不合理，故采用分段平均的方法，取一定时间内各个监测量的平均值用于计算。实船性能测试采用ISO 15016—2015[3]中的建议，实船测试数据每10 min平均一次，作为一个状态点进行计算。为保证数据质量及获得尽可能多的分析点，对监测数据进行平均化处理分析，以主机功率和相对风速为例，发现5 min平均即可滤去监测数据的瞬时波动，故采取5 min时间约300条数据进行平均。读取上面生成的原始数据库，对数据进行取平均操作。同时，对数据的平均值进行分析，将部分不合理的数据进行插值或填充，对数据进行进一步的清洗，最后将每天的监测数据生成新的平均化数据库。散货船部分监测数据平均化前后对比见图3～图6所示。

3 监测数据修正分析

3.1 修正计算流程

营运监测数据的功率航速转速修正分析计算[4-6]参考试航修正规程ISO 15016—2015，采用直接功率法，分别将风、波浪、水温、盐度及排水量偏差等转化为总阻力增加，乘以对应航速，并考虑变载荷系数、推进效率、传递效率等，得到总的功率修正量。浅水效应和流的影响则修正航速，最终得出当前载况及统一设定环境下(无风、无浪、无流、15 ℃气温及水温)的航速功率点。但由于营运监测数据的特殊性，在流速修正、风阻修正及航速功率插值等分析方法上较ISO 15016—2015有所不同，主要体现在以下几方面。

(1) 实际营运载况较多，不能用单一的模型试验数据与之对应，修正分析时的计算参数需根据静水模型试验图谱选择对应载况或相近载况通过插值得到。

(3) 由于监测平台采用波浪雷达监测波浪参数，浪的方向难以确定，在营运数据分析时筛选海况较好的小波高数据，统一将浪向处理为迎浪，尽量降低波浪对数据的影响。

(4) 由于营运监测数据单航次的特殊性，船舶不总是在同一海域航行，ISO 15016—2015中迭代法或平均法处理流速将不再适用，将通过对地航速及对水航速综合考虑流带来的影响。

(5) 对于水温和盐度增阻、排水量偏差增阻、变载荷系数增阻及浅水效应影响航速等，统一采用与ISO 15016—2015中相同的方法处理。

3.2 监测数据筛选

数据筛选是监测数据进一步归类分析的基础，筛选结果将直接影响到营运数据的分析结果和结论。对5万吨级散货船已监测的18个月约87 000条平均化数据进行筛选，主要从船舶航速、吃水、舵角、水深、波高、风速及转速等方面考虑。

(1) 剔除非定速航行状态及数据缺失严重状态。根据航速和地球坐标点判断船舶航行状态，仅保留定速航行稳定状态速度，同时剔除首向角、风速及浪高等数据有缺失的点。

(2) 吃水和航速筛选。为实现螺旋桨不出水、保证航速不超出模型试验可修正区间等外插现象条件，减少监测数据不稳定现象，设置散货船吃水和航速相关筛选条件。

(4) 波高和风速筛选。对(3)结果进行计算，风浪修正功率百分比见图7和图8，可知波高为2.0 m时，波浪的平均修正功率约为10%；真风速为20 kn以下时的风阻修正功率在±18%以内。考虑风浪影响并保证监测点数量，剔除波高2.0 m(4级海浪)，真风速20 kn(考虑测风仪高度位置，约蒲氏风5级)以上的数据。

(5) 其他筛选。考虑船舶在螺旋桨转速改变后船速需在一段时间内才能稳定，通过数据关联分析，将一定范围内转速波动>0.3 r/min的数据点剔除。利用静水快速性图谱插值程序对计算结果中的吃水、纵倾和航速进行全面的外插校核，剔除外插的点。

3.3 监测数据分析

基于VB.net平台对以上修正分析方法进行软件实现，开发散货船实船监测数据分析软件，可获得当前载况、设定统一环境下的航速功率点。为验证修正分析方法的可靠性，对修正数据按典型载况进行区分，将修正后的实船航速功率点与对应条件下模型试验结果进行对比，分析功率相关因子Cp和转速相关因子Cn的分布情况。

3.3.1 压载载况计算结果分析

将筛选后的监测数据计算结果按装载状况分成满载和压载。选取接近压载载况(平均吃水约为6.1 m)数据的修正计算结果，其与模型试验对比得到的Cp，Cn分布见图9～图14，Cp分布集中在0.7～1.4间，Cn分布集中在0.88～1.16，Cn离散度远小于Cp，且二者随航速的增大均有明显降低的趋势，Cp的变化尤为显著。监测数据压载载况航速均值为12.41 kn，计算得到的Cp，Cn均值分别为1.046,1.012，表明在同等航速下，实船需求功率较模型试验预报功率要大4.6%，该差异可认为运营4 a以来船舶快速性能的下降，基本验证了修正分析方法的实用性。

3.3.2 满载载况计算结果分析

筛选出吃水接近满载载况的数据(平均吃水约为12.62 m)，其与模型试验对比得到的Cp,Cn分布见图15～图20，均近似服从正态分布，且Cn分布离散度远小于Cp，二者随航速的增大均有明显降低的趋势，且Cp的变化尤为明显。监测数据满载载况航速均值为11.26 kn，计算得到的Cp,Cn均值分别为1.038,1.006，表明在同等航速下，实船需求功率较模型试验预报功率要大3.8%，该差异可认为运营4 a以来船舶快速性能的下降，基本验证了修正分析方法的实用性。

3.4 监测分析结果可靠性验证

通过以上监测数据分析和与模型试验结果对比，基本验证监测分析方法的实用性。为验证分析结果的可靠性，针对本次分析主要区分出的2个典型载况(压载载况和满载载况)开展了实船快速性测试见图21，严格按照ISO 15016—2015试航规程对实船航速测定的相关要求进行试验和性能计算。

按照ISO 15016—2015试航规程对测试数据进行修正计算，拟合得出实船航速功率曲线(见图22)，对比模型试验结果，可得出压载状态下实船测试/模型试验功率相关因子Cp=1.017，满载状态下实船测试/模型试验功率相关因子Cp=1.027，与监测数据分析结果非常吻合，验证了监测分析方法的可靠性。

4 结 语

利用5万吨级散货船获得的长期实船性能和风浪环境数据开展实船快速性能监测分析方法研究，通过原始监测数据清洗入库、监测数据库平均化合并、监测数据筛选、数据计算修正及计算结果分析等工作，得到了以下几点结论，可为今后类似实船快速性能评估分析提供很好的工程依据。

1) 由于仪器故障及系统误差等原因，原始监测数据存在数据缺失、异常等现象，在数据处理分析前需完成清洗入库，对缺失数据进行插值处理，异常数据填充为标识数字。

2) 对散货船航行监测原始数据进行每5 min(300条数据)平均，可在保证数据点数量的基础上减小瞬时信号波动带来的随机性误差，对缩短计算时间提高分析精度具有很大帮助。

3) 考虑实际船舶航行特点，从船舶航速、吃水、舵角、水深、波高、风及转速等方面对监测数据进行筛选，计算结果表明筛选后的相关因子离散度较小，筛选条件设置较为合理。

4) 整体修正结果表明，各载况下Cp,Cn并不相同，满载载况Cp与Cn分别为1.038,1.006，压载载况Cp与Cn分别为1.046,1.012。

5) 与模型试验实船预报采用的相关因子对比中可知，满载载况及压载载况下Cp，Cn均>1，表明随着船龄的增长，船舶各载况下快速性能均在下降，但下降幅度不同。通过开展实船快速性试验，验证了性能下降的现象和该监测分析方法的可靠性。

[1] 贺立敏，季盛，文逸彦，等.万箱级集装箱船实船航速功率测试与分析[J].上海船舶运输科学研究所，2017，40(2)：13-18.

[2] 陈昌运，李传庆.船舶营运大数据挖掘与应用思考[J].船舶与海洋工程，2015，31(1)：5-8.

[3] ISO Ships and Marine Technology—Guidelines for the Assessment of Speed and Power Performance by Analysis of Speed Trial Data：ISO 15016—2015[S].2015.

[4] 顾溟宇，王言英，张佳宁.实船航速试验方法及数据分析计算机自动化[J].中国造船，2009，50(3)：135-145.

[5] 顾溟宇.实船航速预报方法研究及其集装箱船试航验证[D].大连：大连理工大学，2013.

[6] 伍锐，季盛，文逸彦，等.集装箱船浮态优化与球首改型节能技术的实船验证[C].船舶力学学术委员会测试技术学组2016年学术会议论文集，2016：251-261.

[7] LACKENBY H. Note on the Effect of Shallow Water on Ship Resistance[R]. BSRA Report No.337, British shipbuilding Research Association, 1963.