船舶营运油耗考核指标评估

刘 兴，段俊利，韩 懿

(1.中远海运散货运输有限公司，广州 510220； 2.中远海运科技股份有限公司，上海 200135)

0 引 言

近年来，随着全球经济的迅速发展，航运业的重要性越来越突出。据统计，目前80%的国际贸易是通过船舶完成的。与此同时，全球温室气体排放量不断增加，这使得节能减排成为了当前的一个重要研究课题。为推动船舶节能减排，近年来国际海事组织 (International Maritime Organization，IMO)提出了一系列船舶能效规则，采取了更加严格的船舶监管措施，以此约束船舶的碳排放。2020年9月，我国提出了“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”的目标和愿景。

船舶能耗不仅影响航运业在减少温室气体排放方面的战略举措，而且直接影响船舶的营运成本。燃油燃料费用占船舶总运输成本的30%～60%，合理管理船舶能耗不仅能降低船舶营运成本，而且能推动航运业碳排放战略的发展。目前航运业已进入数字化时代，各环节积累的数据资源较为丰富，因此基于大数据对船舶能耗进行管控成为了一种重要手段。

近年来已有很多学者对船舶能耗进行研究。范爱龙等[1]根据内河船舶运行的特点，基于离散化思想对实船采集的通航环境和能效数据的特征进行了分析，并建立了多种内河船舶油耗预测模型；郑齐清等[2]采用聚类分析方法对营运船舶定速航行时的能效数据进行了分析，评估了主机负荷与油耗率的关系；孙超等[3]采用神经网络和遗传算法对船舶的主机转速进行了优化研究；高梓博等[4]分析了船舶在不同工况下的最佳工况点，得到了主机功率与单位海里油耗的关系曲线；CORADDU等[5]结合轮机工程原理提出了2个灰盒模型，将其作为预测模型预测燃油消耗，在此基础上提出了油船纵倾优化设计方案；DALHEIM等[6]开发了一种时间序列数据处理工具，由此提高船舶操作和性能分析的质量；YAN等[7]提出了一种海运大数据分析平台，通过分析航行环境因素优化内河船舶发动机的转速，其在研究中应用分布式并行k-Means 聚类算法对选定的内河船舶进行航路划分，进而找到不同航行工况下最优的发动机转速。上述研究均是针对实际营运转速和油耗开展的，缺少对船舶自身指标的评价。

合理实施能耗监管对于航运企业提升市场竞争力而言至关重要。然而，目前设置的船舶能耗考核指标较为粗放，一般以船舶试航数据为依据，固定考核标准，忽略航行环境的影响，借助轮机长的经验对能耗进行考核评定和异常情况分析。这种方式可能会使试航指标不符合船舶实际运营情况，无法对船舶真实的油耗情况作出正确的评定和分析。

对此，本文以中远海运散货运输有限公司的散货船“锦泰峰”轮为研究对象，采用最小二乘法对理论转速与油耗进行回归，得到回归模型，并将实际营运数据与理论数据相对比，评估油耗考核指标的合理性和实用性。

1 船公司油耗管理现状

当前实际运营船舶的能耗考核标准一般较为粗放。在船舶投入运营之前，船公司会以船舶试航数据为依据制定一套转速与油耗指标，将其作为考核油耗的基准，油耗估算方法简单，忽略了航行环境的影响。在船舶投入运营之后，船公司会根据监测、报告与核查(Monitoring Report and Verification，MRV)报文统计船舶航行数据，借助轮机长的经验对船舶油耗进行考核评定和异常情况分析。

以“锦泰峰”轮航次26的航段燃油消耗跟踪为例，对MRV报文数据与油耗考核表进行对比，计算油耗偏差和偏差比例(见表1)，对航次油耗情况进行评价。

表1 “锦泰峰”轮航次26的油耗考核表

然而，上述考核结论往往很难得到船舶所有人和船员的一致认可，船员往往会因船报转速有误、考核指标偏低、遭遇恶劣气象和船舶污底等而对考核结论提出异议，使得上述管理方式难以完全有效落实。

2 船舶油耗考核指标评估算法设计

中远海运散货运输有限公司是一家规模较大的专门从事散装货物运输的企业，拥有各类散货船400多艘，拥有大量实船运营数据。本文采用的数据为船舶试航期间的转速与油耗数据、逐年由机务主管调整的考核数据和船舶营运过程中由报文给出的转速与油耗数据，分别在空载和满载工况下对油耗考核指标进行评估。

2.1 数据准备

在船舶投入运营之前，根据航行测试结果制定一套转速与油耗指标。随着时间的推移，船舶会拥有多套转速与油耗考核体系，其不同点在于生效日期不同，需查询转速与油耗考核数据中最新生效的数据。油耗设定为主机油耗与辅机油耗之和。由于船舶理论数据中油耗的单位为“t·d”，为保持数据的一致性，船舶实际运营期间的油耗也以“t·d”为单位。为保证日报油耗数据的准确性，查询船舶日报中航行时长超过23 h的日报平均转速与油耗数据，该日的油耗修正公式为

Fc=Fd/Tv·24

(1)

式(1)中：Fd为日油耗；Tv为日航行时长；Fc为修正的油耗。

船舶的载况(空载和满载)由航次报文中的货量决定。对日报与航次报进行关联，采用船舶的呼号(vessel_code)、日报日期和航次报日期进行关联查询，得到该日的货量信息，货量不为0(标记为1)记船舶在该日为满载状态，否则(标记为0)记船舶在该日为空载状态。最终的数据形式见表2和表3。

表2 理论转速与油耗考核数据

表3 实际转速与油耗数据

2.2 模型建立

(2)

船舶主机转速可表示船舶主机工况，一般在计算中认为转速与能耗呈三次方关系，本文以此关系为先验输入，对理论转速与油耗进行回归拟合。

置信区间是指由样本统计量构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间是对该样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个总体参数的真实值有一定概率落在与该测量结果有关的某对应区间内。置信区间给出的是声称总体参数的真实值在测量值区间内所具有的可信程度，即前面要求的“一定概率”。给定1-α的置信水平，区间估计为

(3)

(4)

由于船舶实际报文中的转速保留2位小数，而理论转速为整数，为方便评估，针对每艘船舶，生成最小转速与最大转速之间步长为0.1的等差数列作为虚拟的转速Xvirtual。在本文所述模型中，将船舶理论转速的三次方作为自变量X，将理论油耗(主机油耗与辅机油耗之和)作为因变量Y。得到回归模型之后，求Xvirtual对应的油耗为

(5)

(6)

3 试验分析

本文以“锦泰峰”轮为研究对象，对船舶油耗考核指标进行评估研究。“锦泰峰”轮的vessel_code为B339，查询最新生效的理论转速与油耗数据，结果见表4。

表4 “锦泰峰”轮最新生效的理论转速与油耗数据

查询“锦泰峰”轮近1 a的实际运营日报中日航行时长超过23 h的转速与油耗数据，根据式(1)得到修正的日油耗。利用vessel_code、日报时间和航次时间，将日报与航次报相关联，得到航次报中的货量数据。日报中的空满载情况利用航次报中的cargo_volumn字段表示，cargo_volumn不为0，记为1，为满载，否则记为0，为空载。表5为“锦泰峰”轮实际转速与油耗数据。

表5 “锦泰峰”轮实际转速与油耗数据

采用Plotly绘制实际转速的箱型图，查看“锦泰峰”轮实际运营期间的转速分布情况，可看到船舶实际运营时的转速主要集中在80～95 r/min，而分布在70～105 r/min，70～80 r/min和95～105 r/min范围内的理论转速与船舶实际运营期间的转速相比，属于离群点。图1为实际转速箱型图。

图1 实际转速箱型图

采用Python的statsmodels模块中的OLS(Ordinary Least Squares)方法，分别对理论转速的三次方与理论油耗进行回归，结果见图2和图3。

图2 满载理论转速与油耗回归分析结果

图3 空载理论转速与油耗回归分析结果

从图2中可看出，R2=0.997，拟合效果较好，Pvalue小于显著性水平，拒绝回归系数为0的原假设。回归方程为

y=4.058×10-5x3+5.491 3

(7)

从图3中可看出，R2=0.997，拟合效果较好，Pvalue小于显著性水平，拒绝回归系数为0的原假设。回归方程为

y=3.936×10-5x3+5.403 1

(8)

将生成的虚拟Xvirtual代入式(7)、式(8)和置信区间公式中，求得95%置信区间见图4和图5。

图4 满载油耗置信区间与实际油耗

图5 空载油耗置信区间与实际油耗

将实际运营中的转速四舍五入，保留1位小数，比较相同转速下船舶实际运营中的油耗对理论油耗的符合程度。计算得到满载油耗符合率为0.367，空载油耗符合率为0.684。满载理论油耗在常用转速下相比船舶实际运营中的油耗偏高，应当作降低的调整；空载理论油耗在常用的较低转速下设计合理，但在88 r/min转速以上设计的偏高，应调低油耗。由上述分析可知，该船的空载和满载油耗考核指标均存在设计偏高的问题，因此可采用上述方法滚动迭代，帮助船公司根据实际油耗表现合理设置动态考核指标。

4 结 语

本文以中远海运散货运输有限公司的“锦泰峰”轮为研究对象，采用最小二乘法对其理论转速与油耗进行回归，将理论转速作为自变量，将理论油耗作为因变量建立回归模型，对船舶油耗考核指标的实用性和适用性进行评估。同时，生成虚拟转速油耗点的95%置信区间，比较相同转速下实际油耗与理论油耗95%置信区间的符合程度，将其作为船舶油耗考核指标的评价标准。试验结果显示，“锦泰峰”轮空载油耗考核指标符合率为0.648，满载油耗考核指标符合率为0.367，满载理论指标与实际指标相比设计值偏高，需结合船舶实际情况和管理经验进行调整。本文只对考核指标进行了评估，在后续研究中，可综合评价各因素对主机能耗的影响，通过将实船数据与理论考核指标相对比，对船舶设备性能和船体故障等进行评估研究。