基于航行数据的船舶航行油耗模型建立方法

冯 亮， 董国祥， 季 盛， 文逸彦， 黄珍平， 乔继潘

(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

在船舶运营过程中，其燃油费用占运营总成本的30%～60%[1]，与船舶能效控制和航行规划息息相关。因此，通过发展信息技术来优化船舶航行能效，降低燃油成本，减少污染物排放，既是航运公司实现持续发展的有效途径，又是船舶实现智能化的现实基础和重要环节。

为对船舶进行准确的能效控制和航行规划，有必要建立一套船舶实时油耗预估模型。对于特定风、浪、流和装载等条件下的船舶油耗而言，通常采用船舶模型试验的方法进行理论推算。船舶模型试验是研究船舶航行性能的重要方法，利用等比例缩小的船舶模型进行相应条件下的水池试验，通过理论推算和插值等方法预报实船的航行性能。虽然通过船模试验可有效预估船舶的航行性能，但需开展的试验较多，成本较高。同时，受实船建造偏差和模型中轮机特性缺失等因素影响，通过试验得到的油耗与实船相比可能存在较大的偏差。随着大数据和人工智能等技术的快速发展，船舶智能化已成为船舶制造业和航运业发展的必然趋势[2]。当前已实现通过传感器、通信和信息科技技术采集和检测船舶航行、海洋环境和轮机设备等方面的信息，采用计算机技术和数据处理分析技术挖掘客观规律，形成简单、实用的标准油耗预估模型，为船舶航行、航线规划、维护保养计划、能耗管理和能效优化等提供辅助决策[3]。

本文以超大型散货船采集的航行数据为基础，运用特征工程找到影响船舶油耗的因素，并根据通用模型试验结果的先验知识建立基本框架，利用人工神经网络对实船收集的数据进行定向学习，建立目标船的油耗模型。此外，根据一段真实航程的航行数据进行船舶油耗预估，验证该模型的精度和方法的可行性。

1 油耗模型建模基础概念

1.1 油耗模型的基本框架

船舶航行的基本原理为：依靠主机提供的动力，通过船舶轴系的传动，使螺旋桨产生对船体的推力，从而实现船舶航行。忽略风、浪对船体的影响，船舶的快速性是指船舶在一定的主机功率下以较快的速度航行的性能，反映船舶的能效表现。对于同型船舶而言，在相同的载况和水文条件下达到相同航速所需的燃油消耗率越小，说明其能效水平越高[4]。

对于船舶油耗模型而言，常规的建模方法是模型试验法，即基于先验知识和试验数据对船舶航行油耗、航速及其他相关因素进行理论推导，对复杂现象进行适当简化，最终得到航速-油耗与其他因素之间的数学关系，实现特定条件下更精确的理论计算。然而，对于本文研究的超大型散货船而言，由于模型试验的缩尺比较大，若采用模型试验法建立船舶油耗模型，不仅需进行大量试验，而且试验结果的精度会受到一定的影响。

随着船舶智能化水平的不断提高，船舶数据采集与统计的规模不断扩大，采用数学方法建立船舶油耗模型变得越来越快速和精确[5]。通过对模型试验法进行分析可知，船舶的航速和燃油消耗率受船舶水动力特性、船舶载况和航行水域的风、浪等因素的影响，风、浪、流、吃水、纵倾和船舶航行状态等大部分参数都可从实船智能能效系统监测的航行数据中得到。将船舶航行油耗模型转化为数学模型，将航行数据作为模型的输入，将航速和燃油消耗率作为模型的输出，基于通用模型试验的先验知识设置一定的约束条件，即可通过学习建立一种能预报船舶在给定环境和给定工况下的燃油消耗率数学模型，从而精确预报船舶的油耗和能效，研究船舶的航行性能，为进一步研究船舶能效优化问题提供统计分析基础[6]。

图1 多层感知器示意

1.2 人工神经网络

人工神经网络是从信息处理的角度将人脑神经元网络抽象化，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。神经元是人工神经网络的基本单元，由多个输入经过加权计算之后，判别是否经过函数计算。分析认为，较为适于本文所述油耗模型学习的是人工神经网络技术中的多层感知器(见图1)[7]。与最基础的人工神经网络相比，多层感知器在输入层与输出层之间有多个隐藏层，层与层之间是全连接的，即每个神经元都会与相邻层的所有神经元相连接。多层感知器网络能用来解决油耗模型这类非线性函数拟合问题，同时对输入参数较多且相互耦合性较高的航行数据具有较强的处理能力，通过选取适当的超参数，能得到良好的结果。因此，选用该算法作为本文的学习算法。

多层感知器神经网络中的输入与输出之间的变换关系为

(1)

(2)

2 案例船的模型建立结果

图2 模型建立流程

2.1 案例船的航行数据处理分析

基于船舶智能能效综合管理系统采集的船舶航行数据建立船舶航行油耗模型。由于影响船舶航行油耗的因素有很多，特别是船舶航行数据中很多物理量与航行油耗之间的物理关系难以准确地定性、定量分析，因此无法采用白箱模型[8]。由于船舶航行数据中的大部分数据对船舶航行油耗的影响都很小，因此基于所有的航行数据建立模型是没有意义的，剔除影响显著较小的数据有助于精简油耗模型，加快模型的计算速度[9]。通过对船舶航行数据中的各物理量进行特征分析，找出与船舶油耗的相关性最显著的一系列数据，生成输入与输出的相关关系，为建立黑箱模型提供数据基础，模型建立流程见图2。

案例船安装有多种传感器，采集船舶吃水、船舶运动和轮机设备等方面的数据，本文选取2018年10月—2019年12月的船舶航行数据，采样频率为1 Hz，信号数为120个。由于瞬时数据无法准确反映油耗情况和相关因素对航行油耗的影响，因此将10 min统计数据作为样本，其中：反映累计情况的数据，如10 min燃油消耗值，取统计数据值之和；反映瞬时状态的数据，如10 min艏吃水，取统计数据的平均值。

利用通用模型试验的先验知识对10 min预处理信号进行筛选和清理，包括:边界筛选，如低于15%MCR转速的数据，因性能不稳定而予以剔除；关联特性筛选，基于标准航速功率曲线和环境修正经验公式，将修正之后的航速功率曲线与标准曲线的偏差超过一定范围的数据剔除。对10 min预处理信号的缺失和数据类型错误进行清理之后，得到15 612个质量良好的航行数据10 min统计值样本。

船舶航行数据的单位与规格之间存在较大的差异，在机器学习过程中，需对数据进行规范化处理，使不同单位和不同量级的数据之间能统一计算。常用的统计方法有标准化和区间缩放法，其中:标准化是使特征值服从标准正态分布；区间缩放法是使特征值的取值区间缩放到某个特定的范围，经典的区间分布为[0,1]。

在标准化时，需统计数据的均值和标准差，即

(3)

常见的区间缩放是通过将统计数据的极值分别对应0和1来缩放，即

(4)

由于建立计算模型所用的特征参数越多，计算的复杂性就越高，因此选择适当数量的特征参数是必要的。从建立人工神经网络模型和模型训练的角度来看，选择特征参数的依据参数应当是特征参数与输出量之间的相关性较为显著。相关性分析就是研究2个或2个以上处于同等地位的随机变量之间的相关关系。相关系数是反映变量之间线性相关程度的统计指标，其取值越趋近于0，表示相关程度越弱。相关系数的计算式为

(5)

(6)

(7)

(8)

图3 各参数对船舶航行油耗的贡献度

可将相关性高的特征合并成一个新的特征，以减少输入层参数的维度。特征集之间的相关性低，说明各参数对航行油耗的影响独立。图3为各参数对船舶航行油耗的贡献度。

从图3中可看出，主机扫气压力对船舶总油耗的影响偏大，经过现象匹配之后发现，主机扫气压力在小于一定范围之后，主机鼓风机会自动启动，需在船上多启动一台发电机，以满足相应负荷的要求，这会使船舶总油耗发生较大的变化。

特征选择的模型输入参数见表1。

表1 特征选择的模型输入参数

2.2 航行油耗模型训练结果

船舶航行数据经过预处理、统计、数据标准化和特征选择之后，随机分成训练集和测试集，二者的数量之比为7∶3，训练集数据样本数为9 900个。基于训练集对船舶航行油耗模型进行训练，输入层参数有17个，因此隐藏层初步设置为16个，激活函数为rule函数。

训练完成之后，计算训练结果的决定系数，计算式为

(9)

结果决定系数R2=0.945，说明训练之后的船舶航行油耗模型对训练集数据的预报准确率满足要求。将测试集数据代入训练好的船舶航行油耗模型中进行计算，结果见图4。

图4 模型预报结果与航行数据对比

测试集计算得到的决定系数R2=0.942，说明船舶航行油耗模型的准确度和泛化能力满足实际要求。

2.3 航行油耗模型实船验证

在对案例船建立航行油耗模型并验证模型的有效性之后，继续对船舶航行实时数据进行预报和优化[10]。在对船舶航行实时数据和气象预报数据进行处理之后，采用船舶航行油耗模型对这些数据进行预报，即可得到船舶当前的油耗情况。

对有气象预报的未来24 h的航程进行预估，假设航线和航速不变，按每10 min航行相同里程计算，获取航线上的气象情况，并按前一天的平均转速进行模型预估，得到这段时间内的累计油耗值，模型预估结果与实际航行数据的偏差为0.016%，模型精度满足要求(见图5)。

图5 航行油耗模型预估值与实际值对比

2.4 基于航速和油耗预估的船舶转速优化形式

基于航行数据对船舶航速进行建模，生成船舶航速模型。建模时选择的输入参数与船舶航行油耗模型相同，建立的船舶航速模型的预估结果与实际航行数据的相关性为0.989 6，取1 d航程的航行数据对模型的精度进行验证，误差为0.011%，满足要求。

在模型的输入参数中，艏吃水和艉吃水在一定航程内的变化极小(可假设为常值)，水文数据和气象数据来自于预报数据，艏向角与航向角认为相同，舵角为零，主机转速为唯一自变量。

取一条航行数据作为案例输入参数，其中主机转速作为自变量，单独设置一系列转速，进行船舶航行油耗预估和航速预估，即可得到船舶在特定载况和气象、水文条件下以不同转速航行时的航速-油耗表现(见表2)。由表2可知，当选取转速为44 r/min时，船舶航行单位距离的油耗最少。

表2 船舶油耗模型预估的航速-油耗关系

3 结 语

本文基于船舶智能能效综合管理系统采集船舶航行数据，对影响船舶主机油耗的因素进行特征分析，得到与船舶主机油耗最相关的参数，并将其作为船舶航行油耗模型的输入，采用训练之后的油耗模型对实船航行油耗进行预报，得到以下结论：

1) 基于实船航行数据，采用特征工程和人工神经网络生成的船舶航行油耗模型，能用来准确预报船舶主机的油耗；

2) 采用船舶航行油耗模型推荐一系列转速作为输入，可得到一系列航速和油耗，是船舶转速优化达到速度与能效平衡的基础。