張宏森，魏鈺博，劉萬宇，張 璐，王英鑄

(1.大連測控技術(shù)研究所，遼寧 大連 116013;2.哈爾濱工程大學(xué) 船舶工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001)

0 引言

隨著全球氣候變暖等環(huán)境問題日益嚴(yán)峻，船舶節(jié)能減排的觀念日益深入人心。統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，船舶營運是燃油消耗的主要環(huán)節(jié)，船舶建成投入使用到廢棄回收的整個生命周期中與燃油有關(guān)的成本占總成本的60%～70%[1]，如何降低營運船舶燃油消耗成為眾多學(xué)者研究的目標(biāo)。

船舶營運過程中存在定航線航速優(yōu)化問題，其主要研究給定目標(biāo)航線下，船舶滿足規(guī)定到港時間和主機額定功率限制等條件下如何選擇航速使得燃油消耗量最低的問題，即確定船舶最佳營運航速。FAGERHOLT等[2]建立帶有時間窗口的定航線航速優(yōu)化模型，分別討論了以航速、航行時間、到達(dá)時間和航段離散數(shù)量為主要研究對象的優(yōu)化效果，發(fā)現(xiàn)該方法相比于服務(wù)航速具有較大節(jié)省燃油消耗的潛力。PSARAFTIS等[3-4]在國際運輸船舶航速模型問題綜述中，對相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了回顧整理，解釋了航速優(yōu)化問題背后的基礎(chǔ)知識并根據(jù)相關(guān)優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)，為船舶營運提供指導(dǎo)和參考。BIALYSTOCKI等[5]基于實船航行數(shù)據(jù)提出了一種分析燃油消耗和航速關(guān)系的統(tǒng)計方法，著重分析氣象條件對燃油消耗量的影響，可用于預(yù)測目標(biāo)船以及相似船航行中的燃油消耗情況。YAN[6]基于長江內(nèi)河航運實際航行數(shù)據(jù)，建立了考慮風(fēng)速、風(fēng)向和水深等多種環(huán)境因素的船舶能效模型進(jìn)行航速優(yōu)化分析，結(jié)果表明該方法可有效降低船舶油耗和二氧化碳排放量。王永生等[7-8]將船舶航速選擇抽象簡化為一般數(shù)學(xué)問題，采用數(shù)學(xué)分析方法證明恒速航行時推進(jìn)系統(tǒng)總功耗最低，對實際船舶營運具有一定參考意義。趙乾博等[9-10]針對油船、散貨船和集裝箱船采用經(jīng)驗公式方法建立船舶阻力、油耗與航速優(yōu)化模型，并利用水池試驗結(jié)果進(jìn)行阻力模塊驗證，采用仿真手段分別從最低燃油消耗量和提高營運效益經(jīng)濟性2個方面進(jìn)行航速優(yōu)化研究。馬冉祺等[11]根據(jù)實船監(jiān)測數(shù)據(jù)建立油耗模型，利用遺傳算法進(jìn)行定航線下的航速優(yōu)化分析，結(jié)果表明所建立的油耗模型與實際值誤差約為0.9%，航速優(yōu)化后油耗與實測值相比可節(jié)省1.9%左右。王寰宇[12]針對VLOC船實際營運數(shù)據(jù)建立分段航速優(yōu)化模型，利用模擬退火算法尋找使主機燃油消耗最低的優(yōu)化航速，其優(yōu)化結(jié)果與實際營運數(shù)據(jù)相比燃油消耗量降低2.4%，與平均航速相比降低1.7%。

眾多研究表明，航速優(yōu)化對于節(jié)能減排與提高船舶能效管理水平具有重要經(jīng)濟價值與研究意義。通過分析發(fā)現(xiàn)，目前考慮航線內(nèi)不同季節(jié)風(fēng)浪對主機功率與油耗的影響研究較少。本文針對定航線航速優(yōu)化問題，依據(jù)船模水池阻力與推進(jìn)試驗結(jié)果建立主機油耗模型，考慮風(fēng)浪附加阻力對航行的影響，采用遺傳算法進(jìn)行4個不同季節(jié)的航速優(yōu)化研究，并對不同航行策略進(jìn)行對比分析。

1 理論分析

1.1 實船靜水阻力換算

本文VLCC實船靜水阻力依據(jù)船模水池試驗結(jié)果換算得到。在實船靜水阻力換算時，由于船模與實船不滿足阻力全相似條件，采用三因次換算方法進(jìn)行實船阻力換算[13]。

船?？傋枇ο禂?shù)：

Ctm=(1+k)Cfm+Cwm，

(1)

式中，k為形狀因子；Cfm為船模摩擦阻力系數(shù)；Cwm為船模興波阻力系數(shù)。

對應(yīng)航速下實船總阻力系數(shù)：

Cts=(1+k)Cfs+Cwm，

(2)

式中，Cfs為實船摩擦阻力系數(shù)。

實船總阻力：

Rts=1/2ρsSVs2·Cts，

(3)

式中，ρs為海水密度；S為實船濕表面積；VS為實船航速。

1.2 風(fēng)浪附加阻力計算

根據(jù)國際海事組織(IMO)海洋環(huán)境保護(hù)委員會第71屆會議上給出的公式計算船舶波浪增阻和風(fēng)阻[14]。

波浪增阻計算公式為：

(4)

式中，V為船舶航速(m/s)；B為船寬(m)；d為船舶吃水(m)；LPP為船舶垂線間長(m)；hs為有義波高(m)。

風(fēng)阻計算公式為：

(5)

式中，Ca為空氣阻力系數(shù)；AT為水線以上船體及上層建筑在中橫剖面上的投影面積；S為船舶濕表面積；ρa為空氣密度；Va為相對風(fēng)速。

根據(jù)上述風(fēng)浪附加阻力計算方法可以發(fā)現(xiàn)，有義波高和風(fēng)速是關(guān)鍵參數(shù)。本文采用日本氣象廳蒲氏風(fēng)級與有義波高之間的對應(yīng)關(guān)系[15]計算風(fēng)浪附加阻力，蒲氏風(fēng)級與有義波高對應(yīng)關(guān)系如表1所示。

表1 蒲氏風(fēng)級與有義波高對應(yīng)關(guān)系Tab.1 Relationship between Beaufort wind scale and significant wave height

1.3 船舶推進(jìn)效率與功率傳遞關(guān)系

當(dāng)船舶以航速Vs在水面航行時，主機以一定功率PS運行帶動螺旋槳旋轉(zhuǎn)，螺旋槳產(chǎn)生推力T以克服航行時的阻力R，功率傳遞[13]示意如圖1所示。

圖1 船舶功率傳遞示意Fig.1 Schematic diagram of power transport chain

船舶主機功率為PS，由于存在軸系摩擦損耗，船后實際收到功率PD：

PD=PSηS，

(6)

式中，ηS為軸系效率。

船舶有效功率PE是指船舶以航速VS航行時用于克服阻力R所需要的功率：

PE=R·VS。

(7)

有效功率PE與船后實際收到功率PD之比稱為推進(jìn)效率ηD:

(8)

式中，ηR為相對旋轉(zhuǎn)效率；η0為螺旋槳敞水效率；ηH為船身效率。

有效功率PE與主機功率PS之比為推進(jìn)系數(shù)P.C：

(9)

式(9)表明，在已知有效功率PE、推進(jìn)效率ηD、軸系效率ηS時可得到主機功率：

(10)

1.4 主機燃油消耗量計算

基于靜水阻力和風(fēng)浪附加阻力可得實船實際航行總阻力R=Rcalm water+Rwind+Rwave，實船在風(fēng)浪中航行時，克服總阻力所需總有效功率PE-total=R·VS。不考慮風(fēng)浪對推進(jìn)效率的影響，可得主機功率PS=PE-total/(ηD·ηS)，主機每小時燃油消耗量Fh=SFOC·PS·10-6(t/h)，PS為主機功率(kW)；SFOC為主機燃油消耗率(g/kW·h)。SFOC主要由主機型號決定，采用4次多項式擬合SFOC隨主機功率PS的變化關(guān)系，擬合結(jié)果如圖2所示。

圖2 主機油耗率SFOC擬合結(jié)果Fig.2 Fitting results of main engineer specific fuel oil consumption (SFOC)

在計算主機每小時燃油消耗量后，結(jié)合具體航線計算航行時間可得到船舶航行過程中總的燃油消耗量。假設(shè)航線劃分為N段，每一航段內(nèi)航行時間為Ti，則每一航段內(nèi)燃油消耗量Qi=Fhi·Ti，航線內(nèi)總的燃油消耗量如下：

(11)

航線內(nèi)總?cè)加拖牧坑嬎懔鞒倘鐖D3所示。

圖3 航線內(nèi)主機總?cè)加拖牧坑嬎懔鞒蘁ig.3 Calculation procedure of total fuel consumption of main engine within the course

2 定航線航速優(yōu)化模型

2.1 航線信息

選取中國青島港到澳大利亞格拉斯通港航線用于VLCC船定航線航速優(yōu)化問題研究，該航線約4 375.6 n mile。為便于與準(zhǔn)時恒速比較，根據(jù)服務(wù)航速和該航線其他相似營運船舶信息，取最晚到港時間336 h。

進(jìn)行航段風(fēng)場信息獲取時，按照平均航速預(yù)航行方法進(jìn)行時間和航行位置的疊置，航段內(nèi)風(fēng)場信息通過查詢歐洲中期天氣預(yù)報(ECMWF)數(shù)據(jù)得到。由于航段劃分與具體區(qū)域和航行時間相關(guān)聯(lián)，鑒于航線內(nèi)船舶常年營運特性，分別取該航線4個季節(jié)對應(yīng)的時間風(fēng)浪信息進(jìn)行航段劃分與航速優(yōu)化分析，以研究定航線下不同季節(jié)劃分航段主機燃油消耗量情況，該航線按不同季節(jié)劃分時間信息如下：

春季航行所選時間2018-03-21—2018-04-04；夏季航行所選時間2018-05-31—2018-06-14；秋季航行所選時間2018-09-05—2018-09-20；冬季航行所選時間2018-12-18—2019-01-01。

2.2 航速優(yōu)化數(shù)學(xué)模型

船舶實際營運過程中存在航行時間、主機功率等限制因素，本文關(guān)注如何使得航線內(nèi)燃油消耗量在給定條件下盡可能的低，即求解限制條件下目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解問題，關(guān)鍵問題是每個航段內(nèi)最佳航速的確定。在建立多目標(biāo)優(yōu)化模型過程中做如下假設(shè)：① 在所劃分的每一航段內(nèi)，認(rèn)為船舶航速為該航段平均值，即每段小航程內(nèi)船舶恒速航行；② 每段小航程中氣象條件近似相同；③ 暫不考慮航行姿態(tài)對推進(jìn)效率的影響。

目標(biāo)函數(shù)：

(12)

約束條件：

① 船舶航行時間應(yīng)在規(guī)定船期之內(nèi)：

(13)

② 船舶航速大于最低航速且小于最高航速：

(14)

③ 航線給定，船舶總航程不變：

(15)

④ 航行過程中避免主機超負(fù)荷運轉(zhuǎn)，主機功率不高于額定功率：

PSi≤PSmax。

(16)

3 航速優(yōu)化模擬與仿真結(jié)果分析

3.1 遺傳算法程序?qū)崿F(xiàn)

遺傳算法(Genetic Algorithm)是一種借鑒自然選擇和自然遺傳機制的隨機全局搜索和優(yōu)化方法，具有高效、并行、全局搜索的特點，目前已廣泛用于目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問題中[16-18]。

基于航速優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，利用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化求解，其中待優(yōu)化量為各航段內(nèi)船舶航速Vi(i=1，2，…，N)，設(shè)定航速搜索范圍(Vmin,Vmax)，以0.1 kn間隔生成航速點，采用二進(jìn)制方式對其進(jìn)行編碼。設(shè)置初始化種群數(shù)目為32，根據(jù)編碼解算出每個個體的航速方案，進(jìn)而計算出燃油消耗量。適應(yīng)度函數(shù)取油耗的倒數(shù)。采用“輪盤賭”方法選擇出32個優(yōu)秀個體。個體的適應(yīng)度為fi(i=1,2,3,…,32),個體被選擇的概率為：

(17)

每個個體可以被重復(fù)選擇，被選擇的概率與其適應(yīng)度成正比。在進(jìn)行交叉、變異等操作后，根據(jù)適應(yīng)度高低進(jìn)行排序，保留適應(yīng)度排名前32的個體，作為下一輪遺傳操作的父代，設(shè)定遺傳運算的終止進(jìn)化代數(shù)為1 000。

3.2 仿真結(jié)果分析

根據(jù)不同季節(jié)時間下氣象條件劃分航段，進(jìn)行目標(biāo)航線航速優(yōu)化分析，研究該航線內(nèi)航速和主機燃油消耗情況，程序優(yōu)化過程中總?cè)加拖牧孔兓鐖D4所示，圖中縱軸表示燃油消耗量(t)，橫軸表示迭代次數(shù)?？梢园l(fā)現(xiàn)，仿真結(jié)果收斂于某一穩(wěn)定值，此時對應(yīng)結(jié)果為航速優(yōu)化結(jié)果。

(a) 春季

(b) 夏季

(c) 秋季

(d) 冬季

為更直觀地進(jìn)行燃油消耗量和航速變化情況分析，將優(yōu)化結(jié)果與準(zhǔn)時恒速航行(13 kn)以及服務(wù)航速(15 kn)航行的航速與油耗結(jié)果進(jìn)行比較。不同季節(jié)下航速變化情況如圖5～圖8所示，可以發(fā)現(xiàn)春季航段內(nèi)優(yōu)化航速為12.4～13.5 kn，夏季航段優(yōu)化航速為12.8～13.2 kn，秋季優(yōu)化航速為12.4～13.3 kn，冬季優(yōu)化航速為12.4～13.7 kn?？傮w而言，不同季節(jié)的優(yōu)化航速均在準(zhǔn)時恒速附近變化，相比于準(zhǔn)時恒速航速，優(yōu)化后航速波動約為1 kn，這也從側(cè)面驗證了航運界準(zhǔn)時恒速航行燃油消耗較低的規(guī)律。同時還可以發(fā)現(xiàn)，蒲式風(fēng)級越小，優(yōu)化航速波動范圍越小。

圖5 春季3種航速對比Fig.5 Comparison of three navigation strategy speeds in spring

圖6 夏季3種航速對比Fig.6 Comparison of three navigation strategy speeds in summer

圖7 秋季3種航速對比Fig.7 Comparison of three navigation strategy speeds in autumn

圖8 冬季3種航速對比Fig.8 Comparison of three navigation strategy speeds in winter

4個季節(jié)按照不同航速類型油耗計算結(jié)果匯總?cè)绫?所示。為便于比較分析，分別以準(zhǔn)時恒速和服務(wù)航速航行時燃油消耗量為基準(zhǔn)，分析優(yōu)化航速所能帶來的油耗節(jié)省率，油耗節(jié)省率定義如下：

表2 以3種航速航行主機燃油消耗與航行時間結(jié)果Tab.2 The results of main engine fuel consumption and time cost of three navigation strategy speeds

油耗節(jié)省率計算結(jié)果如表3所示。可以發(fā)現(xiàn)，與準(zhǔn)時恒速航行相比，4個季節(jié)單次航行航速優(yōu)化油耗節(jié)省率不明顯(0.15%～0.35%)，航速優(yōu)化燃油節(jié)省率較低的原因可能是本文所選目標(biāo)航線航行時間為14 d，較VLCC船實際運營中的航行時間偏短，同時氣象條件劃分也略顯粗糙，與真實海況存在差距，這些因素可能會對航速優(yōu)化燃油節(jié)省空間帶來一定影響，今后還需進(jìn)行進(jìn)一步研究。

表3 不同季節(jié)時間下航行時油耗節(jié)省率Tab.3 Fuel consumption saving rate of different navigation seasons

本文還分析了優(yōu)化航速與服務(wù)航速燃油消耗量的對比情況。與服務(wù)航速(15 kn)相比，航速優(yōu)化油耗節(jié)省率明顯，大約能達(dá)到20%，主要是因為優(yōu)化航速相比于服務(wù)航速偏低，相當(dāng)于船舶降速航行，使得燃油消耗量降低，但也會使航行時間增大。同時還可以看出，同一航線根據(jù)不同氣象條件劃分航段不同，其總?cè)加拖牧恳泊嬖诓町?，如所選時間內(nèi)春季和冬季總?cè)加拖牧枯^夏季和秋季約增加30 t，增長比例在3%左右，可見氣象條件對航行中總?cè)加拖牧繒a(chǎn)生一定影響。

(a) 春季

(b) 夏季

(c) 秋季

(d) 冬季圖9 不同季節(jié)3種航行方式燃油消耗量與航行時間對比Fig.9 Comparison of fuel consumption and time cost of three navigation strategy speeds in different seasons

4 結(jié)束語

本文主要進(jìn)行最低燃油消耗量為目標(biāo)的航速優(yōu)化問題研究，針對選定的目標(biāo)航線和航行時間按照平均航速預(yù)航行方法，結(jié)合歐洲中期天氣預(yù)報數(shù)據(jù)進(jìn)行航段劃分，建立航速優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，采用遺傳算法進(jìn)行程序?qū)崿F(xiàn)，研究分析了4個季節(jié)下不同航行時間段內(nèi)的航速優(yōu)化問題。

研究表明,優(yōu)化航速在準(zhǔn)時恒速附近波動，整體而言，單次航線航速優(yōu)化后燃油節(jié)省率較準(zhǔn)時恒速較低(不足0.5%)，較服務(wù)航速節(jié)省率較大(約20%)。后續(xù)為提升相比于準(zhǔn)時恒速的優(yōu)化效果，可進(jìn)一步考慮燃油價格、港口費用、租船費用、貨物運輸價格和人員開支等外界因素影響。

仿真結(jié)果表明,不同季節(jié)燃油消耗存在一定差異，同一航線不同季節(jié)航行油耗差別可達(dá)3%左右，表明氣象條件對燃油消耗存在一定影響，航線內(nèi)氣象信息獲取對提升船舶能效具有重要意義。

本文在考慮風(fēng)浪阻力與航段內(nèi)氣象情況方面略顯粗糙，后續(xù)可進(jìn)一步進(jìn)行氣象信息獲取、航段劃分、風(fēng)浪阻力分析和優(yōu)化算法的改進(jìn)等研究，文中分析方法可為VLCC船實際營運過程中航速優(yōu)化決策提供參考。