羅文忠,周 毅,鄭 坤,孫 冰
(中海油能源發(fā)展股份有限公司采油服務(wù)分公司 天津300452)
20 世紀(jì)80 年代,美國空軍提出了態(tài)勢(shì)感知(Situation Awareness,SA)的概念,覆蓋感知(感覺)、理解和預(yù)測(cè)3 個(gè)層次。此概念被逐漸接受并應(yīng)用到各個(gè)行業(yè)。
近年來,智能船舶逐漸成為全球海事界關(guān)注的熱點(diǎn)。船舶智能化技術(shù)被期待能夠大幅降低船舶操作中的人為失誤率,保障船舶營(yíng)運(yùn)的安全性,優(yōu)化船舶的航行性能。面對(duì)人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展,船舶領(lǐng)域的控制軟件也應(yīng)具備“認(rèn)知大量的時(shí)間和空間中的環(huán)境要素,理解它們的意義,并預(yù)測(cè)它們?cè)诓痪脤淼臓顟B(tài)”的態(tài)勢(shì)感知能力。態(tài)勢(shì)感知與智能船舶行業(yè)結(jié)合并得到了應(yīng)用。
LNG 加注船主要用于載運(yùn)液化天然氣(LNG),在國內(nèi)港口間運(yùn)輸,為國內(nèi)沿海中、大型LNG 燃料動(dòng)力船提供船對(duì)船加注服務(wù),兼顧為小型沿江LNG加注岸站、沿江LNG 加注躉船及LNG 衛(wèi)星站提供船對(duì)岸(船)補(bǔ)液業(yè)務(wù)的LNG 運(yùn)輸加注船,航行于各類海區(qū)及內(nèi)河。
智能型LNG 加注船,基于選取的船級(jí)社入級(jí)符號(hào)的要求以及船東基于管理的商業(yè)化需求的多樣化,可以實(shí)現(xiàn)不同的智能功能,體現(xiàn)不同的智能等級(jí)?;镜墓δ馨▽?shí)現(xiàn)態(tài)勢(shì)感知、部署統(tǒng)一集成的智能船舶網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái),設(shè)置有數(shù)據(jù)中心、安全中心、控制中心,具備實(shí)現(xiàn)智能航行、智能機(jī)艙、智能能效、智能貨物管理、智能船體等滿足船級(jí)社智能符號(hào)要求的功能,同時(shí)可以擴(kuò)展智能作業(yè)管理、智能人員管理等功能(圖1)。
圖1 LNG加注船智能系統(tǒng)典型架構(gòu)Fig.1 Typical infrastructure of intelligent system for LNG bunkering vessel
貨物系統(tǒng)是LNG 加注船最核心的業(yè)務(wù)系統(tǒng),利用各類傳感器設(shè)備對(duì)貨物、貨艙和貨物保護(hù)系統(tǒng)的參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)采集,實(shí)現(xiàn)對(duì)貨物系統(tǒng)的綜合態(tài)勢(shì)感知的“感”;同時(shí)基于數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù),以實(shí)現(xiàn)貨艙、貨物和貨物保護(hù)系統(tǒng)狀態(tài)的監(jiān)測(cè)、報(bào)警、輔助決策,實(shí)現(xiàn)對(duì)貨物系統(tǒng)態(tài)勢(shì)感知的“知”。
實(shí)現(xiàn)貨物態(tài)勢(shì)感知,首要是對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行整體規(guī)劃設(shè)計(jì)。智能LNG 加注船貨物態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)整體架構(gòu)如圖2 所示。
底層貨艙內(nèi)部、貨艙外部、貨物輸送系統(tǒng)、貨物價(jià)值、貨物安全、視頻及其他傳感器,實(shí)現(xiàn)“感”;中間層為網(wǎng)絡(luò)中心及數(shù)據(jù)中心,實(shí)現(xiàn)所有數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通并作為原始數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的共享池;上層是分析決策中心,大小不同的態(tài)勢(shì)分析模塊,對(duì)應(yīng)單個(gè)業(yè)務(wù)模塊,結(jié)合機(jī)理模型進(jìn)行低維度數(shù)據(jù)分析;核心決策模塊針對(duì)整體架構(gòu)進(jìn)行高維度數(shù)據(jù)分析決策,安全決策模塊作為系統(tǒng)中的獨(dú)立第三方,除了對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控,還對(duì)態(tài)勢(shì)分析模塊的輸出質(zhì)量以及對(duì)核心決策模型的合理性進(jìn)行監(jiān)控,必要時(shí)進(jìn)行安全介入,確保系統(tǒng)決策層的安全裕度。
圖2 智能LNG加注船貨物態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)整體架構(gòu)模型Fig.2 Overall architecture model of cargo situation awareness system for LNG bunkering vessel
基于大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析能力,貨物系統(tǒng)態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)將貨物系統(tǒng)相關(guān)信息作為核心對(duì)象,基于規(guī)則、統(tǒng)計(jì)等方面實(shí)現(xiàn)對(duì)貨物狀態(tài)乃至貨物系統(tǒng)狀態(tài)的監(jiān)測(cè)、報(bào)警、預(yù)警及趨勢(shì)預(yù)測(cè)功能,支持貨物和貨物系統(tǒng)信息的橫向關(guān)聯(lián)和縱向關(guān)聯(lián)分析。在警報(bào)事件發(fā)生初期,幫助船員或船東收集有價(jià)值信息,迅速查明問題的根源,從而盡量減少或避免設(shè)備的損毀和商業(yè)損失。
要實(shí)現(xiàn)LNG 加注船貨物系統(tǒng)的態(tài)勢(shì)感知,首先要通過配備多種傳感器實(shí)現(xiàn)“感”。針對(duì)LNG 貨艙和作業(yè)設(shè)備的特殊性,進(jìn)行以下部分的選型工作。
2.2.1 貨艙內(nèi)部系統(tǒng)感知設(shè)備選型
溫度是LNG 液貨的主要特征,需要對(duì)LNG 液貨進(jìn)行持續(xù)的溫度監(jiān)測(cè)。適用于LNG 液貨的超低溫度傳感器,其在0 ℃點(diǎn)的特征要滿足LNG 貨物的物理特性,其正常測(cè)量范圍要覆蓋-165~50 ℃的區(qū)間,其極限耐受低溫要達(dá)到-200 ℃的下限(主要考慮液氮對(duì)艙溫控制的介入)。一般溫度傳感器安裝在垂直溫井內(nèi),在高度上設(shè)置低、中、高區(qū)間多個(gè)傳感器,對(duì)應(yīng)感測(cè)LNG 液貨艙不同高程溫度差異大的特性。
液位是LNG 液貨量的主要特征,是運(yùn)輸能力和貿(mào)易交接環(huán)節(jié)最重要的指標(biāo)。對(duì)超低溫液體的液位測(cè)量,主要通過雷達(dá)(超聲波)式和浮子式2 種方式,單獨(dú)一種或混用,設(shè)置多套液位傳感器,滿足規(guī)范法規(guī)對(duì)“監(jiān)測(cè)報(bào)警”和“控制”場(chǎng)景的要求。由于LNG液貨具有自然蒸發(fā)特性,對(duì)自然蒸發(fā)氣(Boiled Off Gas,BOG)持續(xù)監(jiān)測(cè)是確定LNG 貨損數(shù)據(jù),進(jìn)行貿(mào)易交接的重要參考。對(duì)BOG 的壓力監(jiān)測(cè)同時(shí)也是進(jìn)行艙溫控制的主要依據(jù)。同樣選擇多套適合超低溫(-200 ℃)的壓力傳感器作為BOG 壓力監(jiān)測(cè)的手段。
2.2.2 貨艙外部維護(hù)系統(tǒng)感知設(shè)備選型
貨艙外部貨物維護(hù)系統(tǒng)確保對(duì)LNG 液貨艙有效保護(hù),主要包括對(duì)貨艙絕緣層的絕緣效果監(jiān)測(cè)和空間環(huán)境監(jiān)測(cè),其中包括采用貼片式溫度傳感器對(duì)貨艙艙壁不同高程的溫度探測(cè)和對(duì)空間環(huán)境(空氣溫度、空氣濕度、氧氣含量、凝露點(diǎn))的持續(xù)探測(cè)。
2.2.3 貨物輸送系統(tǒng)感知設(shè)備選型
貨物輸送系統(tǒng)包括液相(LNG)和氣相(BOG)分系統(tǒng),分系統(tǒng)各自包括管道、閥門、泵、壓縮機(jī)、對(duì)外加注裝置等設(shè)備。需要分別對(duì)管道的溫度、流速、流量、閥門的開閉、開度,泵的開關(guān)、容量,壓縮機(jī)的開關(guān)和負(fù)荷率以及加注裝置的對(duì)接有效性進(jìn)行持續(xù)檢測(cè)。
2.2.4 貨物價(jià)值感知設(shè)備選型
LNG 貨物價(jià)值感知,包括對(duì)貨艙內(nèi)部的溫度、液位、成份、流量,BOG 成分等貿(mào)易交接涉及的貨物總量、貨物成份、貨物特性等進(jìn)行檢測(cè),其中LNG 液貨和BOG 成份檢測(cè)是貿(mào)易交接的重要核心參數(shù)。采用在線式采樣設(shè)備可以持續(xù)監(jiān)測(cè)BOG 成分的變化,減少人為采樣的主觀性,為貿(mào)易交接提供更加可信的數(shù)據(jù)。
2.2.5 貨物安全系統(tǒng)感知設(shè)備選型
安全是LNG 加注船最主要的指標(biāo),對(duì)火警、危險(xiǎn)氣體泄漏、LNG 液艙的溢流、過壓、泄漏的監(jiān)測(cè)最為重要,此外在LNG 裝載、卸載、加注作業(yè)過程中的加注系統(tǒng)連接有效性、通信有效性的監(jiān)測(cè)是確保作業(yè)安全的有效手段。對(duì)貨艙的高高液位進(jìn)行獨(dú)立檢測(cè)、在貨艙外部空間進(jìn)行空氣環(huán)境的氣體(甲烷)成分檢測(cè)、加注作業(yè)區(qū)的視頻檢測(cè),對(duì)船岸連接系統(tǒng)(Ship-Shore Link,SSL)以及火氣探測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行各自獨(dú)立的探測(cè)。
態(tài)勢(shì)感知,除了以上的“感”,還需實(shí)現(xiàn)“知”。通過部署在數(shù)據(jù)平臺(tái)的各類態(tài)勢(shì)分析模塊,將智能LNG 加注船傳感器獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行管理,賦值于已知的貨物系統(tǒng)各主要要素的關(guān)系和邏輯,實(shí)現(xiàn)對(duì)貨物系統(tǒng)數(shù)據(jù)的認(rèn)知,在此基礎(chǔ)上提供一些預(yù)測(cè)功能。貨物態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)由協(xié)議解析端、管理平臺(tái)、分發(fā)平臺(tái)、數(shù)據(jù)推送端、應(yīng)用平臺(tái)組成。協(xié)議解析端用于解析從網(wǎng)關(guān)采集的數(shù)據(jù)、第三方系統(tǒng)發(fā)送的數(shù)據(jù);管理平臺(tái)用于集成配置管理和運(yùn)維管理;分發(fā)平臺(tái)是整個(gè)軟件架構(gòu)的核心,負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)流相關(guān)處理、存儲(chǔ);數(shù)據(jù)推送端用于將解析后的原始數(shù)據(jù)按需分發(fā)至其他軟件應(yīng)用和岸基;應(yīng)用平臺(tái)用于集成第三方智能應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一報(bào)警。
主要分析模塊功能包括:
貨物監(jiān)測(cè)報(bào)警和輔助決策模塊。系統(tǒng)根據(jù)監(jiān)測(cè)狀態(tài)參數(shù),給出狀態(tài)異常報(bào)警,并通過對(duì)狀態(tài)參數(shù)的分析,選擇合適的方法將貨艙內(nèi)的貨物溫度、壓力等控制在一個(gè)合理范圍內(nèi),并給出優(yōu)化的處理建議。
蒸發(fā)氣(BOG)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)模塊。通過對(duì)一定時(shí)間范圍內(nèi)貨物狀態(tài)參數(shù)的收集分析,以及BOG 消耗設(shè)備的運(yùn)行情況,給出以后一段時(shí)間BOG 變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè),并提出控制BOG 的合理建議。
裝卸貨過程中BOG 控制決策模塊。通過對(duì)貨物和受注船舶狀態(tài)進(jìn)行分析選擇合適的方法將貨艙內(nèi)溫度、壓力等控制在一個(gè)合理范圍之內(nèi),最終給出最優(yōu)化的BOG 處理建議。
貨物保護(hù)系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)報(bào)警和輔助決策模塊。對(duì)保護(hù)貨物安全相關(guān)的結(jié)構(gòu)、設(shè)備和系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)測(cè),當(dāng)監(jiān)測(cè)的參數(shù)發(fā)生異常時(shí),系統(tǒng)應(yīng)能發(fā)出報(bào)警,并給出故障位置、可能出現(xiàn)的原因以及應(yīng)對(duì)措施,船員能夠據(jù)此對(duì)貨物保護(hù)系統(tǒng)及時(shí)進(jìn)行檢查和維修。
貨物配載決策模塊。貨物配載系統(tǒng)是綜合考慮各種制約因素進(jìn)行自動(dòng)優(yōu)化的配載儀,利用傳感器采集貨物裝卸有關(guān)的數(shù)據(jù),經(jīng)計(jì)算分析,提供最優(yōu)配載和操作方案。
貨物系統(tǒng)態(tài)勢(shì)感知技術(shù)體系的關(guān)鍵技術(shù)有基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的綜合狀態(tài)理解技術(shù)和基于深度學(xué)習(xí)的態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)。
2.4.1 基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的綜合狀態(tài)理解技術(shù)
為了更進(jìn)一步地理解貨物系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài),首先需要篩選貨物系統(tǒng)態(tài)勢(shì)感知過程中的核心信息,再將這些多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,根據(jù)機(jī)理上的關(guān)聯(lián)性及組合性,使這些數(shù)據(jù)更加有效與精確,且能夠?yàn)楹罄m(xù)的實(shí)時(shí)狀態(tài)評(píng)估和各類數(shù)據(jù)的互補(bǔ)特性辨識(shí)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。綜合狀態(tài)理解技術(shù)包含以下3 類技術(shù):
①多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集成技術(shù)。主要采用統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)總線方式與標(biāo)準(zhǔn)的接口適配轉(zhuǎn)換模塊,實(shí)現(xiàn)LNG 加注船的貨物系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息的高效整合。
②多源異構(gòu)數(shù)據(jù)處理技術(shù)。采用全船統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行貨物系統(tǒng)的數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)預(yù)處理、無效數(shù)據(jù)剔除、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等步驟,為貨物系統(tǒng)業(yè)務(wù)功能的數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)支撐。
③多源異構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。通過貨物系統(tǒng)所有信息的存儲(chǔ),進(jìn)一步將海量的貨物系統(tǒng)數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)挖掘整合為具有貨物性質(zhì)特征的評(píng)估或狀態(tài)信息,為貨物的操作或商業(yè)行為提供輔助決策與數(shù)據(jù)支撐。
2.4.2 基于深度學(xué)習(xí)的態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)
貨物系統(tǒng)態(tài)勢(shì)感知的核心是態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè),基于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),確定貨物系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)特征,建立貨物系統(tǒng)的運(yùn)行分析體系,實(shí)現(xiàn)潛在的、未知的安全風(fēng)險(xiǎn)的超前預(yù)測(cè)。采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法,利用感知到的歷史數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),擬合生成單因素或多因素條件下的趨勢(shì)分析曲線,并向用戶直觀地反映貨物系統(tǒng)的影響變化趨勢(shì),建立貨物系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)模型,為貨物系統(tǒng)的操作提供快速預(yù)測(cè)與最優(yōu)方案推薦。通過深度學(xué)習(xí),不斷開發(fā)多維分析和智能分析工具,實(shí)現(xiàn)海量歷史數(shù)據(jù)的知識(shí)挖掘,以標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)方案和專業(yè)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)貨物系統(tǒng)的態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)分析和預(yù)警輔助決策功能。
智能LNG 加注船,通過對(duì)高精度的專業(yè)傳感器的選型、布置、系統(tǒng)連接、軟件架構(gòu)部署、數(shù)據(jù)應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)對(duì)貨物系統(tǒng)態(tài)勢(shì)的“感”和“知”。貨物態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)將增強(qiáng)船舶的貨物安全等級(jí),提升船舶的作業(yè)精度,最終提高船舶的商業(yè)效率。