魏照坤+謝新連+魏明+包甜甜

摘要：為優(yōu)化集裝箱船航速，減少油耗，在考慮風(fēng)浪干擾的基礎(chǔ)上，根據(jù)船舶航行中的功率關(guān)系，建立船舶減速模型。該模型能夠計(jì)算出在不同風(fēng)浪條件下船體所受風(fēng)、浪干擾力以及船舶減速幅度。將建立的減速模型與現(xiàn)有的擬合模型進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明，來(lái)自船舶正橫前和正橫后的風(fēng)浪合力對(duì)船舶航行起到阻礙作用。當(dāng)風(fēng)浪來(lái)自船舶正橫前時(shí)船舶降速的幅度較大；當(dāng)風(fēng)浪來(lái)自船舶正橫后時(shí)船舶降速幅度較小；船舶降速幅度在相同風(fēng)浪條件下會(huì)隨著航速的增大而減小。建立的減速模型比擬合模型更具有適用性，利用建立的模型能夠較為準(zhǔn)確地估算出在風(fēng)浪影響下船舶的減速幅度。

關(guān)鍵詞： 交通工程； 降速分析； 功率模型； 集裝箱船； 風(fēng)浪

中圖分類號(hào)： U674.131；U692.33 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

Abstract： To optimize the speed of container ships so as to reduce fuel consumption， considering the disturbance of wind and wave， a model for determining reduced speed is designed according to the power relationship of underway ships. The wind and wave disturbance forces applied to the hull and the deceleration range of ships under different conditions of wind and wave can be obtained by the model. The model is compared with the existing fitting model， which shows that the resultant force of wind and wave from the forward of the beam and abaft the beam hinders the navigation of ships. The speed loss is larger when the wind and wave are from the forward of the beam； the speed loss is lower when the wind and wave are abaft the beam； in the same wind and wave condition， the speed loss becomes lower with the speed being up. The proposed model is more applicable than the fitting model. By the model， the reduced speed can be estimated accurately.

Key words： traffic engineering； speed loss analysis； power model； container ship； wind and wave

0 引 言

隨著全球航運(yùn)的逐步回暖，以及人們環(huán)境保護(hù)意識(shí)的不斷增強(qiáng)，船舶油耗問題越來(lái)越受到學(xué)者們的關(guān)注。船舶油耗問題的研究離不開對(duì)船舶航速的分析。因此，分析風(fēng)浪等外部條件對(duì)航速產(chǎn)生的影響，提高油耗優(yōu)化的準(zhǔn)確性顯得尤為重要。

當(dāng)前，在航速和班輪服務(wù)優(yōu)化研究中，對(duì)油耗成本的估算都淡化了外部氣象條件的影響。RONEN[1-3]鑒于油耗在船舶營(yíng)運(yùn)成本中占有較高的比例（約為20%～60%），為估算油耗成本，提出了每日油耗量正比于航速的三次方的估算模型，并利用該模型對(duì)集裝箱船的航速和船隊(duì)規(guī)模進(jìn)行了優(yōu)化；唐磊等[4]利用RONEN提出的模型，構(gòu)建了基于時(shí)間窗的不定期船舶航速優(yōu)化模型；WANG 等[5]利用不同載箱量的集裝箱船航速和油耗歷史數(shù)據(jù)，對(duì)二者的關(guān)系進(jìn)行了擬合，得到了在不同載箱量下航速與油耗的具體函數(shù)表達(dá)式，并根據(jù)擬合結(jié)果對(duì)考慮轉(zhuǎn)運(yùn)的班輪運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中的船舶航速進(jìn)行了優(yōu)化。此外，MENG等[6]、GELAREH 等[7-8]、SHINTANI等[9]在優(yōu)化班輪服務(wù)時(shí)，采用將航速假設(shè)為定值的方法來(lái)估算油耗量。

綜上所述，現(xiàn)有的研究中主要利用航速進(jìn)行油耗量估算，而都忽略了氣象條件對(duì)航速的影響，必然會(huì)影響優(yōu)化結(jié)果和油耗量估算的準(zhǔn)確性。因此，有效地量化風(fēng)浪對(duì)船舶航速產(chǎn)生的影響，對(duì)優(yōu)化船舶航速，提高油耗量估算的準(zhǔn)確性具有重大意義。針對(duì)此問題，本文建立在風(fēng)浪影響下的集裝箱船減速模型，分析風(fēng)浪對(duì)船舶航速的不良影響并估算船舶減速幅度。

1 干擾力模型

在風(fēng)浪中航行的船舶，由于受風(fēng)浪的作用會(huì)產(chǎn)生搖蕩、甲板上浪等現(xiàn)象，船舶航速在推進(jìn)功率不變的情況下比靜水中小。因此，為計(jì)算船舶減速幅度，需要對(duì)風(fēng)浪干擾力進(jìn)行建模。

1.1 風(fēng)干擾力模型

在僅考慮船舶平面運(yùn)動(dòng)的情況下，風(fēng)作用在船體上層建筑上產(chǎn)生的流體動(dòng)力具有艏艉方向和橫向的分量。鑒于船舶在航行中的前進(jìn)速度遠(yuǎn)大于橫向速度，在本文構(gòu)建的模型中忽略船舶橫向分量，僅考慮艏艉方向上的分量。艏艉方向上的分量受相對(duì)風(fēng)速、風(fēng)舷角、風(fēng)壓力系數(shù)及受風(fēng)面積的影響，艏艉方向上的平均風(fēng)壓力[10]為X=12ρa(bǔ)A1vw2Cx（α1）

一般采用藍(lán)波-奧芬凱勒?qǐng)D譜法計(jì)算非高速船舶Cr。為便于在模型求解中使用，需要對(duì)由船舶資料確定的圖譜曲線進(jìn)行擬合。根據(jù)船舶資料確定的圖譜曲線為藍(lán)波-奧芬凱勒A圖譜中Cp為0.64的曲線，將Fn作為自變量，Cr作為因變量，利用最小二乘法對(duì)式（14）進(jìn)行擬合，獲得圖1所示的擬合曲線。粗糙度補(bǔ)貼因數(shù)ΔC可以通過表4[18]獲得。endprint

3.2 干擾力分析

根據(jù)式（1）對(duì)不同風(fēng)向和風(fēng)速的干擾力進(jìn)行計(jì)算，得到圖2a）。由圖2a）可以看出：當(dāng)風(fēng)來(lái)自船舶正橫前時(shí)，隨著風(fēng)速的增大風(fēng)干擾力相應(yīng)增大，而當(dāng)風(fēng)速大小相同時(shí)，風(fēng)干擾力隨著風(fēng)的來(lái)向與船首夾角的增大而減小；當(dāng)風(fēng)來(lái)自船舶正橫后時(shí)，風(fēng)干擾力的變化與風(fēng)來(lái)自正橫前的情況相同，但當(dāng)風(fēng)速足夠大時(shí)，風(fēng)干擾力會(huì)出現(xiàn)波動(dòng)（如風(fēng)速為15 m/s時(shí)的風(fēng)干擾力曲線）。圖2b）是波浪干擾力示意圖。由圖2b）可知，艏艉方向上波浪干擾力隨著浪的來(lái)向與船首夾角的增大而減小，當(dāng)接近正橫時(shí)達(dá)到最小，隨后干擾力的大小又隨著浪的來(lái)向與船首夾角的增大而增大。

3.3 船舶減速分析

根據(jù)式（9）和（11）可以計(jì)算在不同風(fēng)速、風(fēng)向、浪高（采用文獻(xiàn)[10]中的風(fēng)速回歸公式計(jì)算，因此風(fēng)速確定的情況下浪高確定）和浪向的情況下，利用功率模型和擬合模型分別得到的船舶航速，見圖3。這里，船舶在靜水中的航速為15 kn。

通過圖3可以發(fā)現(xiàn)，船舶減速的趨勢(shì)在兩個(gè)模型中是一致的，即隨著風(fēng)浪來(lái)向與船首夾角的增大，船舶減速的幅度減小，當(dāng)風(fēng)浪來(lái)向與船首夾角在150°到180°之間時(shí)，風(fēng)浪對(duì)船舶起到微小的推進(jìn)作用。然而，船舶減速的幅度在兩個(gè)模型中不等。用兩個(gè)模型得到的在不同風(fēng)浪條件下的船舶減速幅度見圖4。這里，船舶在靜水中的航速為15 kn。

根據(jù)圖3和4可以發(fā)現(xiàn)，船舶的減速幅度隨著風(fēng)浪來(lái)向與船首夾角的增大而減小。在風(fēng)浪較小時(shí)，擬合模型中的船舶減速幅度比功率模型中的??；在風(fēng)浪較大時(shí)，擬合模型中船舶減速幅度比功率模型中的大。然而，在擬合模型中船舶航速對(duì)風(fēng)向的變化不敏感，其曲線呈階梯狀，不能實(shí)時(shí)反映風(fēng)浪來(lái)向變化對(duì)船舶航速的影響。此外，通過試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，船舶航速產(chǎn)生最大降幅并不是在完全頂風(fēng)頂浪航行時(shí)，而是當(dāng)風(fēng)浪來(lái)向與船首成一定夾角時(shí)，且產(chǎn)生最大降幅時(shí)風(fēng)浪來(lái)向與船首間的夾角會(huì)隨著航速的變化而改變。綜上所述，功率模型能夠較好地反映船舶航速受風(fēng)浪影響而發(fā)生的變化，且航速下降的幅度也接近船舶實(shí)際運(yùn)行的情況，因此該模型更具有適應(yīng)性。為進(jìn)一步分析風(fēng)浪對(duì)船舶航速的影響，改變靜水中的船舶航速，觀測(cè)船舶在不同風(fēng)浪條件下的減速幅度，見圖5。圖5表明，在相同的風(fēng)浪條件下，隨著船舶航速的增加，船舶減速幅度會(huì)減小。

4 結(jié) 論

風(fēng)浪會(huì)對(duì)船舶的速度產(chǎn)生較大的影響從而間接影響船舶油耗，因此對(duì)在風(fēng)浪影響下船舶航速變化的分析有助于船舶駕駛員合理駕控船舶?；诖四康?，本文建立了在風(fēng)浪影響下的船舶減速功率模型。模型仿真結(jié)果表明，來(lái)自船舶正橫前和正橫后的風(fēng)浪合力對(duì)船舶航行起到阻礙作用。當(dāng)風(fēng)浪來(lái)自船舶正橫前時(shí)，船舶降速的幅度較大，且風(fēng)浪干擾力隨著風(fēng)浪來(lái)向與船首夾角的增大而減?。划?dāng)風(fēng)浪來(lái)自船舶正橫后時(shí)，船舶降速幅度較小，風(fēng)干擾力隨著風(fēng)的來(lái)向與船首夾角的增大而減小，波浪干擾力則隨著波浪的來(lái)向與船首夾角的增大而增大，其方向也由艏向改為艉向。將構(gòu)建的模型與現(xiàn)有的擬合模型進(jìn)行對(duì)比，前者的仿真結(jié)果對(duì)于風(fēng)浪等外部條件變化比較敏感，且較符合船舶運(yùn)行的實(shí)際情況，可以有效估算船舶風(fēng)浪中的減速，有助于合理構(gòu)建船舶航速優(yōu)化模型，因此更具有適用性和應(yīng)用價(jià)值。然而，本文所構(gòu)建的模型也存在一定的不足，主要體現(xiàn)在未能考慮在干擾力作用下耦合運(yùn)動(dòng)對(duì)航速產(chǎn)生的影響。因此，計(jì)算的結(jié)果與實(shí)際值之間必然存在著一定的誤差。今后的研究工作應(yīng)從此方面入手，進(jìn)一步考慮力矩的作用，提高減速幅度估算的準(zhǔn)確性。

參考文獻(xiàn)：

[1] RONEN D. The effect of oil price on the optimal speed of ships[J]. Journal of the Operational Research Society， 1982， 33（11）： 1035-1040. DOI： 10.2307/2581518.

[2] RONEN D. Ship scheduling： the last decade[J]. European Journal of Operational Research， 1993， 71（3）： 325-333. DOI： 10.1016/0377-2217（93）90343-L.

[3] RONEN D. The effect of oil price on containership speed and fleet size[J]. Journal of the Operational Research Society， 2011， 62（1）： 211-216. DOI： 10.1057/jors.2009.169.

[4] 唐磊， 謝新連. 帶時(shí)間窗約束的不定期船航速優(yōu)化模型[J]. 物流技術(shù)， 2014， 33（2）： 132-135. DOI： 10.3969/j.issn.1005-152X.2014.02.044

[5] WANG Shuaian， MENG Qiang. Sailing speed optimization for container ships in a liner shipping network[J]. Transportation Research Part E， 2012， 48： 701-714. DOI： 10.1016/j.tre.2011.12.003.

[6] MENG Qiang， WANG Shuaian. Optimal operating strategy for a long-haul liner service route[J]. European Journal of Operational Research， 2011， 215： 105-114. DOI： 10.1016/j.ejor.2011.05.057.endprint

[7] GELAREH S， PISINGER D. Fleet deployment， network design and hub location of liner shipping companies[J]. Transportation Research Part E， 2011， 47： 947-964. DOI： 10.1016/j.tre.2011.03.002.

[8] GELAREH S， NICKEL S， PISINGER D. Liner shipping hub network design in a competitive environment[J]. Transportation Research Part E， 2010， 46： 991-1004. DOI： 10.1016/j.tre.2010.05.005.

[9] SHINTANI K， IMAI A， NISHIMURA E， et al. The container shipping network design problem with empty container repositioning[J]. Transportation Research Part E， 2007， 43： 39-59. DOI： 10.1016/j.tre.2005.05.003.

[10] 賈欣樂， 楊鹽生. 船舶運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型[M]. 大連： 大連海事大學(xué)出版社， 1999： 297-298.

[11] DAIDOLA J C， GRAHAM D A， CHANDRASH L. A simulation program for vessels manoeuvring at slow speed[C] //Proceeding of 11th ship Technology and Research symposium， 1986： 1-11.

[12] SEN D， PADHY C P. An approach for development of a ship routing algorithm for application in the North Indian Ocean region[J]. Applied Ocean Research， 2015， 50： 173-191. DOI： 10.1016/j.apor.2015.01.019.

[13] LIN Y H， FANG M C， YEUNG R W. The optimization of ship weather-routing algorithm based on the composite influence of multi-dynamic elements[J]. Applied Ocean Research， 2013， 43： 189-194. DOI： 10.1016/j.apor.2013.07.010.

[14] FANG M C， LIN Y H. The optimization of ship weather-routing algorithm based on composite influence of multi-dynamic elements （II）： optimized routings[J]. Applied Ocean Research， 2015， 50： 130-140. DOI： 10.1016/j.apor.2013.07.010.

[15] TOWNSIN R L， KWON Y J. Estimating the influence of weather on ship performance[C]//Proceedings of International Symposium on TransNav， 1993： 191-209.

[16] PARK J， KIM N. Two-phase approach to optimal weather routing using geometric programming[J]. Journal of Marine Science & Technology， 2015， 20： 100-110. DOI： 10.1007/s00773-015-0321-6.

[17] 孟曉東， 袁章新. 考慮不規(guī)則風(fēng)浪影響的最小油耗航速模型[J]. 上海海事大學(xué)學(xué)報(bào)， 2016， 37（1）： 19-24. DOI： 10.13340 /j.jsmu.2016.01.004.

[18] 巖井聰. 操船論[M]. 北京： 人民交通出版社， 1984： 333-336.

（編輯 趙勉）endprint