状态监测与大数据分析在船舶的应用

状态监测与大数据分析在船舶的应用

摘要:随着船舶工业智能化的不断发展,状态监测与大数据分析系统已经越来越广泛的应用到我们的船舶设计中。为了不断挖掘船舶数据的潜在价值,提高船舶的安全性与经济性,本文介绍该系统的组成、工作原理和工作流程,并结合实际应用案例阐明状态监测与大数据分析系统的实现方案与应用前景。

关键词:状态监测;大数据;分析

引言

随着计算机技术和大数据分析技术的日益成熟,大数据分析在船舶设计与管理领域有了越来越广泛的应用。近些年船舶工业逐渐向着智能化方向发展,各大船级社都提出了相关的概念与定义,以CCS船级社为例,其提出了面向应用的几个智能船舶核心功能,即智能航行、智能机舱、智能能效、智能船体、智能货物[1],推动了状态监测与大数据分析技术在船舶中更加广泛和深度的应用。

一、状态监测与大数据分析系统的总体介绍

系统从众多外部系统中采集相关的数据,集中存储到系统的数据库中。系统内部对所有的原始数据通过一系列转换之后存储到数据仓库的基础库中,再根据实际功能需要进行一系列的数据转换到相应的数据集市,供其他上层数据应用组件进行专题分析或展示。

二、状态监测与大数据分析系统的组成

1.数据产生层,即各类信息源

例如振动传感器、加速度传感器、温度传感器、流量传感器,也可以是时间系统、定位系统等;

2.数据采集的硬件设施及连接系统各部件的通讯网络

数据采集的硬件设施主要包含数据的采集模块和数据的存储模块。通讯网络方面,在无线通讯还不够发达的过去,受到数据传输量、数据稳定性、数据传输延迟等多方面要求的限制,工业网络更多采用的是线缆连接,然而随着5G技术的日益成熟,未来将更多的通过无线网络连接系统的各个组件,摆脱线缆的束缚;

3.大数据分析平台

大数据分析平台的主要架构为:(1)数据交换层,大量的数据通过该层流向数据计算层;(2)数据计算层,进行数据的计算和处理,例如数据的归档与分类等;(3)数据应用层,对实时数据、历史数据进行查询,对内部管理进行分析,产生数据的增值产品等;(4)流程调度层,对于数据的交换、数据的计算、数据的应用进行统一的调度和监控;(5)用户访问层,主要由IT人员、内部用户和外部用户组成;(6)数据管控层,对数据的标准化,数据的质量,数据的安全进行管理。

三、状态监测与大数据分析系统的工作原理与工作流程

1.工作原理

状态监测与大数据分析系统的工作原理可以简要概括如下:通过各类传感器与其他信息源对设备的各类运行参数数据进行采集、存储、处理与分析,从而识别设备的状态,并为设备使用者和管理者提供决策依据。

四、状态监测与大数据分析系统在船舶中的应用

1.在船舶上应用状态监测与大数据分析系统的意义

状态监测与大数据分析系统在船舶中的应用将为船舶的运营和管理人员提供更好的决策建议和依据,增强船舶的安全性和稳定性,提高船舶的运营效率,降低船舶的运营成本。

2.在增加船舶设备使用寿命与改善船舶设备的使用安全性方面的应用

以往船用设备的维护方式通常是严格按照时间安排设备的检修,检修的周期由设备生产厂家基于设备的复杂程度,结合设备的磨损规律以及相关经验得出,而船上各个设备的实际运行环境差异是较大的,通风的情况(环境的温度和湿度),所处位置的振动等,都有可能使得实际需要的维护周期要小于经验维护周期,造成设备的欠修,小则造成设备能力下降,大则造成设备的零部件更换或设备报废,甚至对使用人员的安全造成威胁。通过状态监测与大数据分析系统的应用,实时监测设备运行的状态,并通过与设备健康状态的各项参数比对进行预判,提醒设备管理人员及时的对设备进行维护,从而增加设备的使用寿命,改善设备的使用安全。图2为主机状态监测和大数据处理系统的总体架构,数据采集模块通过多个传感器采集主机各个监测部件的温度、压力等信号进入大数据平台进行处理和分析。从图3中我们可以看出主机的转速、负荷、各缸的温度、曲轴的主轴承温度、各类油、气、水的温度压力等都被实时监控,任何一个参数在偏离其预设值时系统都能够给出相关提醒并记录,以确保设备能够安全稳定的运行。通过系统对主机大量相关运行数据的积累和处理,就能对相关的故障进行预判,保障此类核心设备的安全稳定运行。主机这类复杂的机械设备已经可以被全面监测和故障预测,其他保障船舶正常运行的重要设备例如发电机、舵机、供油单元、各类油泵、冷却水泵、各类风机等更是不在话下。

3.在降低船舶的燃油消耗与排放方面的应用

谈及船舶的燃油消耗与排放就不得不提及一个近些年较为热门的指标EEDI(船舶能效设计指数EnergyEfficiencyDesignIndex,EEDI),它是在船舶设计阶段,对于每单位船舶运输量(货运量)所产生的CO2排放的估算。MARPOL公约附则VI“防止船舶造成空气污染规则”的修正案在附则VI中新增了第4章--船舶能效要求,要求2013年1月1日以后新建的船舶必须满足相应的EEDI限值要求。针对日益严苛的排放要求,诸如CCS、KONGSBERG、ABB、海兰信等都研发了自己的大数据分析系统为使用者提供决策辅助。以下是ABB的OCTOPUS-Onboard系统关于降低船舶燃油消耗与排放的整体方案构架(如图4),该系统已经在上海外高桥船厂的21,000TEU项目上实装:OCTOPUS-Onboard使船员能够监控和了解航速、航向及吃水差变化对燃料消耗的影响。通过比较长期监控结果,船员可以确定船体和推进器效率以及阻力信息,判断清洁船体和/或重新喷涂船体的最佳时机。所有这一切都有利于船员了解真实的燃料消耗与趋势,每台引擎的详细信息和趋势信息都会显示CTOPUS-Onboard监视器上,包括每海里的实际和累积燃料消耗,以及实际和累积CO2排放量。除燃料监控外,该系统还可以为船舶提供航速建议:基于船舶航速曲线、动态特性曲线、天气预测以及丰富的波浪中船舶运动知识,提出准确的航速建议,帮助船舶以最低的燃料成本准时抵达目的地。使用OCTOPUS的航速建议功能时,船长可以访问日常运行KPI报告,查看该报告中的最佳航速尽可能确保高效航行。根据ABB公司的统计,所有安装其OCTOPUS节能模块的船舶均获得了7%~10%的节油效果。

参考文献

[1]贺辞.CCS《智能船舶规范》六大功能模块要求[J].中国船检,2016,3:84-85.

[2]柳晨光,初秀民,谢朔等.船舶智能化研究现状与展望[J].船舶工程,2016,38(10):14-19.

作者:任海兵 单位:扬州中远海运重工有限公司