Оценка и оптимизация расхода топлива судов: обзор методов

Снижение выбросов углекислого газа и минимизация затрат на доставку грузов напрямую зависят от повышения топливной эффективности судов. Для этого принимается целый ряд мер, включающих оптимизацию параметров судна и выбор маршрутов с минимальным расходом топлива. Различные методы используются для прогнозирования расхода топлива, а также разрабатываются способы его оптимизации для снижения потребления мазута.

Методы оценки расхода топлива

В данной работе представлен всесторонний обзор методов оценки и оптимизации расхода топлива в морском транспорте. Разработана классификация методов оценки расхода топлива, включающая физические модели, методы машинного обучения и гибридные подходы. Каждый из этих подходов обладает своими преимуществами и ограничениями.

Физические модели основываются на фундаментальных принципах гидродинамики и теории двигателей внутреннего сгорания для расчета расхода топлива. Они требуют детальной информации о судне и окружающей среде, но могут быть неточными в сложных условиях.

Методы машинного обучения, напротив, используют статистические алгоритмы для прогнозирования расхода топлива на основе исторических данных. Они могут быть более точными, чем физические модели, но требуют большого количества качественных данных.

Гибридные модели сочетают в себе преимущества обоих подходов, используя физические модели для генерации признаков и методы машинного обучения для прогнозирования расхода топлива.

Важность объединения данных

Особое внимание уделяется методам объединения данных, которые позволяют повысить точность прогнозов за счет комбинирования данных автоматической идентификационной системы (AIS), данных бортовых датчиков и метеорологических данных.

Прозрачность моделей и объяснимый искусственный интеллект

Впервые рассматривается роль "объяснимого искусственного интеллекта" (Explainable AI) в повышении прозрачности моделей и облегчении принятия решений. Это особенно важно для обеспечения доверия к прогнозам и оптимизациям.

Основные проблемы и перспективы развития

Ключевыми проблемами, препятствующими повышению топливной эффективности судов, являются качество и доступность данных, а также необходимость оптимизации в режиме реального времени. Предлагаются направления для будущих исследований, направленные на решение этих проблем. Особое внимание уделяется гибридным моделям, оптимизации в реальном времени и стандартизации наборов данных.