王江超，包張靜，洪方智，卓子超，易 斌

（1.華中科技大學(xué) 船舶與海洋工程學(xué)院，湖北 武漢 430074；2.中國(guó)船舶工業(yè)綜合技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究院，北京 100081）

0 引 言

當(dāng)前我國(guó)的船舶造修企業(yè)普遍采用具有勞動(dòng)力密集、能源利用率低和廢料污染物排放量大等特征的粗放型生產(chǎn)模式，已無(wú)法滿(mǎn)足船舶制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的要求。隨著經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的需求日益提高和人們節(jié)能環(huán)保的意識(shí)逐漸增強(qiáng)，加上區(qū)域性的支持政策和地方性的環(huán)保法規(guī)各不相同，船舶造修企業(yè)亟需樹(shù)立節(jié)能環(huán)保的理念，迅速轉(zhuǎn)型升級(jí)，加快管理提升，通過(guò)采取技術(shù)革新、工藝優(yōu)化和管理改進(jìn)等措施，解決能源利用率低和污染排放嚴(yán)重等突出問(wèn)題，提高產(chǎn)品的技術(shù)含量，增強(qiáng)企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。在此背景下，對(duì)國(guó)內(nèi)船舶造修企業(yè)的能耗和污染物排放現(xiàn)狀進(jìn)行調(diào)查，對(duì)其引起的環(huán)境污染情況進(jìn)行評(píng)估，顯得尤為重要，這也是提升我國(guó)造船業(yè)的船舶修造工藝和精細(xì)化管理水平，穩(wěn)步提高能源利用率和單位生產(chǎn)效率的基礎(chǔ)。

國(guó)內(nèi)各船舶造修企業(yè)受自身?xiàng)l件、市場(chǎng)需求和地方戰(zhàn)略規(guī)劃等因素影響，其開(kāi)展的業(yè)務(wù)有所側(cè)重，船舶建造過(guò)程中的能源消耗和污染物排放有所差異，節(jié)能減排工作的重點(diǎn)有所不同。具體地，船舶造修企業(yè)的船舶造修工藝環(huán)節(jié)眾多，主要包括鋼材預(yù)處理（矯直、除銹和噴底漆）、邊緣加工（切割和焊接坡口制備）、板材-型材彎曲成形、裝配-焊接（定位焊、預(yù)熱-層間溫度控制-焊后熱處理、工裝夾具和翻身吊裝等）、設(shè)備舾裝和涂裝（車(chē)間和外場(chǎng)）等（見(jiàn)表1）。在不同的造修工藝環(huán)節(jié)，會(huì)因加工方式的不同而消耗不同類(lèi)型的能源；在實(shí)施造修工藝過(guò)程中，可能存在粉塵顆粒物（PM和PM等）、可揮發(fā)性有機(jī)化合物（Volatile Organic Compounds, VOCs）和其他固廢液廢等污染物的排放，會(huì)對(duì)周?chē)h(huán)境造成嚴(yán)重的破壞。同時(shí)，船舶造修工藝環(huán)節(jié)產(chǎn)生的弧光和噪聲會(huì)對(duì)工人的身心健康造成重大影響。

表1 船舶造修工藝環(huán)節(jié)涉及的能耗和污染物排放

本文針對(duì)船舶造修的具體流程，通過(guò)對(duì)船舶造修工藝環(huán)節(jié)中的能源消耗和污染物排放數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理，對(duì)當(dāng)前采取的節(jié)能減排措施進(jìn)行評(píng)估。應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neutral Network, ANN）構(gòu)建板材切割能耗預(yù)測(cè)模型，驗(yàn)證該方法的可靠性；同時(shí)，提出典型建造工藝環(huán)節(jié)的能耗和污染物排放分析模塊，計(jì)算得到船舶造修企業(yè)的能耗和污染物排放指數(shù)，為解決能耗與污染間的沖突，優(yōu)化現(xiàn)有的船舶造修流程和工藝，改造升級(jí)加工生產(chǎn)線(xiàn)，提出先進(jìn)、可行的船舶建造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展方案提供參考。

1 ANN 智能算法

對(duì)于測(cè)量數(shù)據(jù)的建模分析，可采用常規(guī)的最小二乘法（即回歸分析法）得到測(cè)量數(shù)據(jù)滿(mǎn)足的數(shù)學(xué)公式；對(duì)于復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題，需采用智能算法進(jìn)行優(yōu)化分析。常見(jiàn)的智能算法有遺傳進(jìn)化算法、群體智能算法、模擬退火算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。ANN 是由存儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的大量神經(jīng)元處理單元通過(guò)節(jié)點(diǎn)連接權(quán)值組成的一種信息響應(yīng)網(wǎng)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，其基于高度非線(xiàn)性映射的聯(lián)想記憶功能和高容錯(cuò)性能，憑借并行分布式的存儲(chǔ)方式和信號(hào)處理機(jī)制，以及獨(dú)特的知識(shí)表示方式和智能化的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，能進(jìn)行復(fù)雜的邏輯操作，完成信息加工、處理、存儲(chǔ)和搜索等過(guò)程，已在神經(jīng)專(zhuān)家系統(tǒng)、組合優(yōu)化、智能控制、預(yù)測(cè)和模式識(shí)別等領(lǐng)域中初步獲得成功應(yīng)用。

ANN 是一種運(yùn)算模型，從信息處理的角度對(duì)人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象，由大量的節(jié)點(diǎn)（或稱(chēng)神經(jīng)元）相互連接構(gòu)成（見(jiàn)圖1）。每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一種特定的輸出函數(shù)，稱(chēng)之為激活函數(shù)。每2 個(gè)節(jié)點(diǎn)間的連接代表一個(gè)對(duì)于通過(guò)該連接信號(hào)的加權(quán)值，稱(chēng)之為權(quán)重，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是通過(guò)這種方式模擬人類(lèi)的記憶的。網(wǎng)絡(luò)的輸出取決于網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、連接方式、權(quán)重和激活函數(shù)。隱含層作為ANN 的重要組成部分，確定其節(jié)點(diǎn)數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中非常重要的環(huán)節(jié)。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)往往根據(jù)以往的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)和試驗(yàn)確定。

ANN 的數(shù)學(xué)模型見(jiàn)圖2，其中：X～X為輸入向量的各個(gè)分量；W～W為神經(jīng)元各突觸的權(quán)值；b為偏置，即閾值；n 為輸入分量的個(gè)數(shù)，即輸入向量的秩； f 為非線(xiàn)性的傳遞函數(shù)，即激活函數(shù)；Y為輸出向量。神經(jīng)元輸出t 的數(shù)學(xué)表達(dá)式為

式(1)中：W 為權(quán)值向量；X 為輸入向量； ′X 為X 向量的轉(zhuǎn)置。由此可見(jiàn)，一個(gè)神經(jīng)元的功能是求得輸入向量與權(quán)向量的內(nèi)積之后，經(jīng)一個(gè)非線(xiàn)性傳遞函數(shù)得到一個(gè)標(biāo)量結(jié)果。

圖1 ANN 的基本結(jié)構(gòu)

圖2 ANN 的數(shù)學(xué)模型

1.1 ANN 類(lèi)型

目前，常見(jiàn)的ANN 模型有反向傳播（Back Propagation, BP）網(wǎng)絡(luò)、感知器、自組織映射、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、波耳茲曼機(jī)和適應(yīng)諧振理論等。根據(jù)連接的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可分為前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

1) 前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也稱(chēng)前饋網(wǎng)絡(luò)，可分為若干“層”，各層的神經(jīng)元只接受前一層的輸入，并輸出到下一層，各神經(jīng)元之間沒(méi)有反饋。第一節(jié)點(diǎn)層和輸出節(jié)點(diǎn)統(tǒng)稱(chēng)為“可見(jiàn)層”，其他中間層稱(chēng)為隱含層，這些神經(jīng)元稱(chēng)為隱節(jié)點(diǎn)。這種網(wǎng)絡(luò)的信息處理能力來(lái)自于簡(jiǎn)單非線(xiàn)性函數(shù)的多次復(fù)合；網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)。反向傳播BP 網(wǎng)絡(luò)是一種典型的前向ANN。

2) 反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的神經(jīng)元之間有反饋，即各神經(jīng)元除了接受外加輸入和其他各節(jié)點(diǎn)反饋輸入以外，還接受自身反饋。Hopfield 網(wǎng)絡(luò)和波耳茲曼機(jī)均屬于這種類(lèi)型的ANN。

1.2 ANN 的激活函數(shù)

ANN 解決問(wèn)題的能力和效率除了與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（即隱含層）有關(guān)以外，還在很大程度上取決于其所采用的激活函數(shù)。激活函數(shù)的選擇對(duì)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度有很大影響。

常用的激活函數(shù)有閾值函數(shù)（也稱(chēng)階躍函數(shù)）、線(xiàn)性函數(shù)、對(duì)數(shù)S 形函數(shù)和雙曲正切S 形函數(shù)等4 種。S 形函數(shù)適用于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是神經(jīng)元中使用最廣泛的激活函數(shù)，其表達(dá)式為

式(2)中：x 為輸入變量。

2 船舶造修過(guò)程中的能耗數(shù)據(jù)分析

船舶造修過(guò)程中涉及的能源種類(lèi)較多，不同工藝所采用的能源不盡相同；船舶造修過(guò)程中涉及的工藝種類(lèi)繁多，不同工藝所采用的方法和設(shè)備不盡相同。最主要的能耗是電能，不同設(shè)備的電能消耗可根據(jù)其額定功率和工作時(shí)間獲得，計(jì)算式為

式(3)中：I 為能耗，kW·h；P 為額定功率，W；S 為使用時(shí)間，h。

同時(shí)，船舶造修過(guò)程中還使用了化學(xué)能。例如：在對(duì)板材進(jìn)行火焰切割時(shí)需燃燒乙炔、丙烷或天然氣甲烷等，對(duì)板材預(yù)熱；在對(duì)船體曲板進(jìn)行熱彎成形時(shí)需燃燒乙炔、丙烷或天然氣甲烷等，對(duì)板材表面進(jìn)行加熱，得到厚度方向的溫度梯度和彎曲力矩，實(shí)現(xiàn)板材的彎曲成形。當(dāng)然，在進(jìn)行CO氣體保護(hù)焊過(guò)程中，大量的還原性氣體CO可保護(hù)電弧，得到穩(wěn)定的熔滴過(guò)渡，確保焊接順利進(jìn)行和焊接質(zhì)量?jī)?yōu)良。然而，上述工藝環(huán)節(jié)中的化學(xué)能消耗（即氣體用量）占比較小，且已逐步被基于電能的造修工藝所取代，因此在能耗分析中暫不予考慮。

2.1 船體鋼料預(yù)處理環(huán)節(jié)的能耗

鋼料預(yù)處理是指對(duì)板材和型材的表面進(jìn)行加工，包括板材矯直、表面除銹清理和底漆噴涂等3 個(gè)工藝環(huán)節(jié)。對(duì)不同船舶造修企業(yè)鋼料預(yù)處理生產(chǎn)線(xiàn)的額定功率和標(biāo)準(zhǔn)工時(shí)下的能耗進(jìn)行匯總，結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 預(yù)處理設(shè)備的額定功率及能耗

2.2 板材切割環(huán)節(jié)的能耗

在板材預(yù)處理工作完成之后，將按套料和號(hào)料的結(jié)果，在板材切割生產(chǎn)線(xiàn)上，通過(guò)機(jī)械剪板機(jī)、火焰切割設(shè)備或等離子切割設(shè)備對(duì)板材的邊緣進(jìn)行加工。圖3 為典型的火焰切割設(shè)備，進(jìn)行板材的預(yù)熱-切割和焊接坡口加工；圖4 為典型的板材等離子切割設(shè)備。

圖3 典型的火焰切割設(shè)備

圖4 典型的板材等離子切割設(shè)備

對(duì)切割設(shè)備的型號(hào)、額定功率和每日標(biāo)準(zhǔn)工時(shí)下的能耗進(jìn)行匯總，結(jié)果見(jiàn)表3，其中：采用不同切割設(shè)備加工的板材對(duì)材質(zhì)和板厚有不同的要求；火焰切割會(huì)消耗大量可燃燒氣體的化學(xué)能，所用設(shè)備的額定功率和電能消耗都較小。

表3 典型切割設(shè)備的額定功率和能耗

2.3 板材彎曲成形環(huán)節(jié)的能耗

為確保船體結(jié)構(gòu)具有良好的水動(dòng)力性能，需采用板材彎曲成形工藝將船體外板設(shè)計(jì)為不同曲率的曲板。板材彎曲成形可通過(guò)冷彎成形工藝和熱彎成形工藝實(shí)現(xiàn)，其中：冷彎成形的能耗可根據(jù)機(jī)械設(shè)備的額定功率和加工時(shí)長(zhǎng)獲得；熱彎成形的氣體消耗量及其能耗不易獲得，暫時(shí)不予考慮。

板材冷彎成形可分為三輥卷制成形和機(jī)械壓制成形2 種，下面分別對(duì)這2 種冷彎成形所用的設(shè)備及其能耗進(jìn)行分析。

1) 典型的板材三輥卷制成形設(shè)備通過(guò)傳送式平臺(tái)將需彎曲成形的板材送至三輥卷制設(shè)備的預(yù)定位置，并通過(guò)活絡(luò)樣板實(shí)時(shí)檢測(cè)板材的彎曲變形，同時(shí)與目標(biāo)彎曲形狀相對(duì)比，調(diào)整彎曲加工的過(guò)程和工藝參數(shù)。

2) 典型的門(mén)框式板材壓制成形設(shè)備采用油壓機(jī)構(gòu)和一對(duì)凹凸壓模對(duì)板材進(jìn)行局部施壓，產(chǎn)生彎曲變形，并逐步將板材壓制成目標(biāo)曲板的形狀。在此過(guò)程中，依然通過(guò)活絡(luò)樣板實(shí)時(shí)檢測(cè)板材的彎曲變形，并與目標(biāo)彎曲形狀相對(duì)比，調(diào)整彎曲加工的過(guò)程和工藝參數(shù)。

表4 為三輥卷制成形設(shè)備能耗數(shù)據(jù)，給出了國(guó)內(nèi)不同船舶造修企業(yè)的三輥卷制成形設(shè)備的額定功率及其在標(biāo)準(zhǔn)工時(shí)下的電力消耗。從表4 中可看出，不同船舶造修企業(yè)的卷制成形設(shè)備的能耗相差不大。表5為壓制成形設(shè)備（油壓機(jī)）能耗數(shù)據(jù)，給出了板材壓制成形設(shè)備的額定功率及其在標(biāo)準(zhǔn)工時(shí)下的電能消耗。從表5 中可看出，由于加工板材和型材的對(duì)象不同，壓制成形設(shè)備提供的壓力有所不同，其額定功率和能耗也相差甚大。

表4 三輥卷制成形設(shè)備能耗數(shù)據(jù)

表5 壓制成形設(shè)備（油壓機(jī)）能耗數(shù)據(jù)

2.4 船體焊接-裝配環(huán)節(jié)的能耗

在船體焊接-裝配環(huán)節(jié)，通常通過(guò)焊接的方法實(shí)現(xiàn)船體部件、片體、分段和總段的逐步建造。當(dāng)前，船舶造修企業(yè)常采用的焊接方法有手工電弧焊、CO氣體保護(hù)焊和埋弧焊；同時(shí)，也可能針對(duì)特殊材料和結(jié)構(gòu)，采用激光焊、電子束焊、攪拌摩擦焊和爆炸焊等焊接方法，解決特殊的工程問(wèn)題，進(jìn)而滿(mǎn)足實(shí)際建造需求。

圖5 為典型的CO氣體保護(hù)焊。從圖5 中可看出：CO氣體保護(hù)焊的工況比較惡劣，會(huì)產(chǎn)生大量的煙塵顆粒物，污染大氣環(huán)境。但是，CO氣體保護(hù)焊的適應(yīng)性較強(qiáng)，相對(duì)于埋弧焊，可滿(mǎn)足平角焊、立角焊等多種復(fù)雜焊接的要求；埋弧焊在實(shí)施過(guò)程中需焊劑小車(chē)及其行走軌道的協(xié)助，這限制了其大范圍應(yīng)用。從能耗和焊接熱輸入的角度看，埋弧焊的線(xiàn)能量更大，可實(shí)現(xiàn)大厚板對(duì)接焊的大熱輸入高效焊接（見(jiàn)表6）。同時(shí)，埋弧焊因焊劑的保護(hù)作用，其熱效率較高（高達(dá)90%以上），可更好地將電能轉(zhuǎn)化為熱能，實(shí)現(xiàn)焊絲的熔化焊接；CO氣體保護(hù)焊的熱效率為50%～70%，部分電能會(huì)轉(zhuǎn)化為弧光和熱能散失到空氣環(huán)境中。

圖5 典型的CO2 氣體保護(hù)焊

表6 焊接設(shè)備的工藝參數(shù)及其能耗

3 船舶造修過(guò)程中的污染物排放數(shù)據(jù)分析

船舶造修企業(yè)的船舶造修工藝環(huán)節(jié)眾多，主要包括鋼料預(yù)處理、板材切割、板材彎曲成形、焊接裝配和涂裝等。這些工藝在實(shí)施過(guò)程中存在粉塵顆粒物、噪聲、VOCs 和其他固廢及液廢等污染物的排放，會(huì)對(duì)大氣和生態(tài)環(huán)境造成嚴(yán)重的影響。

對(duì)于板材切割和焊接過(guò)程中產(chǎn)生的粉塵顆粒物，可通過(guò)改進(jìn)加工設(shè)備對(duì)其進(jìn)行集中收集和處理，避免對(duì)大氣環(huán)境造成污染。圖6 為板材切割過(guò)程中的粉塵污染及其治理措施。可先在等離子切割設(shè)備的等離子噴頭裝置附近加裝煙塵罩，對(duì)切割產(chǎn)生的粉塵顆粒物進(jìn)行集中收攏，防止無(wú)組織擴(kuò)散；隨后由切割設(shè)備下方的抽風(fēng)裝置將這些煙塵統(tǒng)一收集，進(jìn)行回收或無(wú)污染化處理。圖7 為焊接煙塵污染及其凈化除塵設(shè)備。對(duì)于固定工位的焊接操作，可使用焊接煙塵收集裝置對(duì)焊接產(chǎn)生的粉塵顆粒物進(jìn)行回收，避免其無(wú)組織排放，污染大氣環(huán)境。焊接煙塵收集裝置的濾芯需定時(shí)更換，確保該設(shè)備對(duì)粉塵顆粒物具有良好的收集效果。

圖6 板材切割過(guò)程中的粉塵污染及其治理措施

圖7 焊接煙塵污染及其凈化除塵設(shè)備

因此，本文主要對(duì)船舶造修工藝環(huán)節(jié)產(chǎn)生的固廢、液廢、VOCs 和噪聲進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析。

3.1 固廢和液廢排放

船舶造修工藝環(huán)節(jié)產(chǎn)生的邊角料可通過(guò)回收，作為馬板或在結(jié)構(gòu)剛度加強(qiáng)時(shí)使用，建造加工車(chē)間內(nèi)設(shè)置有這些邊角料和固廢的回收箱。同時(shí)，建造工藝環(huán)節(jié)產(chǎn)生的固廢和液廢需由具有專(zhuān)業(yè)環(huán)保資質(zhì)的單位進(jìn)行統(tǒng)一回收和處理。表7 為船舶涂裝工藝中的固廢和液廢排放量。

表7 船舶涂裝工藝中的固廢和液廢排放量

3.2 VOCs 排放

VOCs 是特定條件下具有揮發(fā)性的有機(jī)化合物的統(tǒng)稱(chēng)。具有揮發(fā)性的有機(jī)化合物主要有非甲烷總烴（烷烴、烯烴、炔烴、芳香烴）、含氧有機(jī)化合物（醛、酮、醇、醚等）、鹵代烴、含氮化合物和含硫化合物等。

國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的資料顯示：2010 年我國(guó)工業(yè)源VOCs 排放量約為1335.6 萬(wàn)t，其中，VOCs 的生產(chǎn)環(huán)節(jié)排放量約為263.0 萬(wàn)t，油品-溶劑儲(chǔ)存和運(yùn)輸行業(yè)VOCs 排放量為129.5 萬(wàn)t，以VOCs 為原料的工藝過(guò)程VOCs 排放量為176.9 萬(wàn)t，含VOCs 產(chǎn)品的使用和排放環(huán)節(jié)VOCs 排放量為766.63 萬(wàn)t；石油煉制、建筑裝飾、機(jī)械設(shè)備制造與印刷是VOCs 排放量比較大的行業(yè)，分別占比17%、16%、11%和7%。預(yù)測(cè)2020年這4 個(gè)行業(yè)VOCs 排放量占比將進(jìn)一步加大，2020 年我國(guó)VOCs 排放量預(yù)估可達(dá)1785.31 萬(wàn)t。

當(dāng)前，VOCs 治理主要采用控制性措施，以末端治理為主，分為回收技術(shù)和去除技術(shù)2 類(lèi)。

1) 回收技術(shù)即非破壞性方法，主要采用物理方法回收VOCs，主要適用于組分單一、質(zhì)量分?jǐn)?shù)較大的廢氣，常用技術(shù)有吸附技術(shù)、吸收技術(shù)、冷凝技術(shù)和膜分離技術(shù)；

2) 去除技術(shù)即通過(guò)生化反應(yīng)將VOCs 氧化分解為無(wú)毒或低毒物質(zhì)的破壞性方法。

對(duì)于船舶造修企業(yè)和船舶工業(yè)而言，涂裝工藝環(huán)節(jié)產(chǎn)生的VOCs 質(zhì)量分?jǐn)?shù)較小，一般采用吸附-脫附-催化燃燒的方式和流程對(duì)VOCs 進(jìn)行凈化處理。圖8 為船舶企業(yè)常用的VOCs 吸附-脫附-催化燃燒的流水線(xiàn)和各階段對(duì)應(yīng)的燃燒凈化裝置。具體地，首先通過(guò)蜂窩活性炭對(duì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)較小的VOCs 進(jìn)行濃縮處理，再以貴金屬作為催化劑，使?jié)饪s的VOCs 在低溫下燃燒，產(chǎn)生無(wú)害氣體排放到大氣中。

圖8 船舶企業(yè)常用的VOCs 吸附-脫附-催化燃燒的流水線(xiàn)和各階段對(duì)應(yīng)的燃燒凈化裝置

通過(guò)到國(guó)內(nèi)船舶造修企業(yè)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研得知：在預(yù)處理的底漆保護(hù)階段，油漆使用量約為4 萬(wàn)L/月；在涂裝階段，油漆使用量約為60 萬(wàn)L/月，其中，車(chē)間內(nèi)的分段建造環(huán)節(jié)的使用量占總消耗量的70%～75%，碼頭涂裝環(huán)節(jié)的使用量占總消耗量的25%～30%。同時(shí)，建造一艘船舶一般要使用涂料15 萬(wàn)～20 萬(wàn)L，約產(chǎn)生85t 的VOCs。

對(duì)國(guó)內(nèi)幾家船舶造修企業(yè)的涂料使用量和VOCs 排放量進(jìn)行匯總，結(jié)果見(jiàn)表8。由于不同船舶造修企業(yè)的建造量（即涂裝量）有所不同，其VOCs 排放量也各不相同。涂料中的VOCs 含量可參照即用狀態(tài)下的船用涂料VOCs 含量標(biāo)準(zhǔn)（見(jiàn)表9）得到；同時(shí)，假設(shè)VOCs 氣體的平均密度為0.8g/L。

表8 船舶造修企業(yè)的涂料使用量和VOCs 排放量

表9 即用狀態(tài)下船用涂料VOCs 含量標(biāo)準(zhǔn) 單位：g/L

3.3 噪聲污染

船舶建造的各個(gè)工藝環(huán)節(jié)都會(huì)產(chǎn)生噪聲污染，對(duì)施工人員的身心健康和周邊人們的正常生活造成巨大傷害，需采取必要的防護(hù)措施。表10 為船舶企業(yè)不同建造工藝環(huán)節(jié)施工者操作位置附近的噪聲數(shù)據(jù)。《工業(yè)企業(yè)廠(chǎng)界環(huán)境噪聲排放標(biāo)準(zhǔn)》（GB 3096—2008）給出的廠(chǎng)界噪聲標(biāo)準(zhǔn)為：白天65dB；黑夜55dB。

表10 船舶企業(yè)不同建造工藝環(huán)節(jié)施工者操作位置附近的噪聲數(shù)據(jù) 單位：dB

4 船舶造修工藝的能耗和污染物排放建模

基于收集和整理的國(guó)內(nèi)船舶造修企業(yè)能源及污染物排放數(shù)據(jù)，可初步分析國(guó)內(nèi)船舶行業(yè)的能耗和污染物排放現(xiàn)狀；同時(shí)，基于ANN 模型對(duì)板材切割工藝環(huán)節(jié)的能耗進(jìn)行評(píng)估，并分別建立船舶造修過(guò)程的能源消耗和污染物排放模型，提出船舶行業(yè)的能耗指數(shù)和污染物排放指數(shù)。

4.1 基于ANN 的切割能耗建模

圖9 為材料加工車(chē)間日切割量，給出了山東煙臺(tái)中集來(lái)福士的MPW（Material Processing Workshop）切割車(chē)間的材料日切割量?；贏NN 的理論構(gòu)建一個(gè)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可獲得材料加工車(chē)間的日切割量預(yù)測(cè)模型。具體地，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其基本思想是采用梯度下降法，利用梯度搜索技術(shù)，使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出值和期望輸出值的誤差均方差最小。

1) 在Matlab 內(nèi)調(diào)用前向BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，構(gòu)建材料準(zhǔn)備車(chē)間的日切割量預(yù)測(cè)模型。輸入層結(jié)點(diǎn)數(shù)為3 個(gè)，隱含層結(jié)點(diǎn)數(shù)為8 個(gè)，隱含層的激活函數(shù)為正切S 形傳遞函數(shù)tansig(n)；輸出層結(jié)點(diǎn)數(shù)為1 個(gè)，輸出層的激活函數(shù)為對(duì)數(shù)S 形傳遞函數(shù)logsig(n)。

2) 采用梯度下降動(dòng)量和自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率（Learning Rate, LR）算法訓(xùn)練BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)誤差設(shè)置為1×10；誤差指標(biāo)為均方誤差（Mean Squared Error, MSE），指參數(shù)估計(jì)值與參數(shù)真值之間差值的平方的期望值；學(xué)習(xí)速率LR 為0.05；最大迭代次數(shù)為1000000 次。

3) ANN 模型經(jīng)過(guò)不斷地訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，預(yù)測(cè)出日切割量，并將其與材料準(zhǔn)備車(chē)間日切割實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)相對(duì)比，結(jié)果見(jiàn)圖10。當(dāng)在BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代訓(xùn)練中計(jì)算到48978 次迭代時(shí)，誤差值（1×10）達(dá)到目標(biāo)值，計(jì)算停止，計(jì)算時(shí)間為84s。

圖9 材料加工車(chē)間日切割量

圖10 材料準(zhǔn)備車(chē)間日切割量預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比

4) 結(jié)合BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和計(jì)算得到的輸入-輸出隱含層神經(jīng)元的權(quán)值和閾值，可構(gòu)建出材料準(zhǔn)備車(chē)間的日切割量預(yù)測(cè)模型，見(jiàn)圖11。

圖11 材料準(zhǔn)備車(chē)間的日切割量預(yù)測(cè)模型

4.2 造修工藝的總能耗分析模型

船舶造修過(guò)程中不同工藝環(huán)節(jié)采用的加工設(shè)備的額定功率和電能轉(zhuǎn)化效率有所不同，導(dǎo)致能源（電能和化學(xué)能）的消耗有所不同。同樣，基于不同設(shè)備的能耗轉(zhuǎn)化率及其工時(shí)占比，設(shè)置轉(zhuǎn)化率權(quán)重和占比權(quán)重，進(jìn)而建立船舶建造過(guò)程中所有工藝環(huán)節(jié)的設(shè)備能源消耗分析ANN 模型；通過(guò)激勵(lì)函數(shù)計(jì)算得到船舶建造過(guò)程中所有工藝環(huán)節(jié)對(duì)應(yīng)設(shè)備的能源消耗指數(shù)。

具體地，以船舶造修各工藝環(huán)節(jié)為模塊，以能耗為輸入?yún)?shù)（即神經(jīng)元），并分設(shè)鋼料預(yù)處理能耗函數(shù)模塊、板材切割能耗函數(shù)模塊、板材彎曲成形能耗函數(shù)模塊、焊接能耗函數(shù)模塊和涂裝能耗函數(shù)模塊等；同時(shí)，根據(jù)各工藝環(huán)節(jié)的工時(shí)、成本和產(chǎn)值等綜合設(shè)置工藝模塊權(quán)重，實(shí)現(xiàn)船舶造修全流程的尺度鏈分析。圖12 為板材切割工藝環(huán)節(jié)能耗分析模塊及能耗指數(shù)。

根據(jù)能耗指數(shù)，可評(píng)估不同船舶造修企業(yè)的能耗層級(jí)及水平。每個(gè)工藝能耗模塊都應(yīng)包含具體方法的能耗量及其電能轉(zhuǎn)化率和工時(shí)占比率等參數(shù)。最終可通過(guò)甄別主要耗能環(huán)節(jié)、能源消耗無(wú)效和低效利用環(huán)節(jié)，指導(dǎo)船舶造修企業(yè)有的放矢；提高設(shè)備的電能轉(zhuǎn)化率，采用更先進(jìn)的工藝降低耗電量，優(yōu)化能源消耗工藝，降低建造成本，進(jìn)而減小整個(gè)船舶建造過(guò)程的能源消耗指數(shù)。

4.3 造修工藝的污染物排放分析模型

船舶建造過(guò)程中排放的污染物主要可分為廢氣煙塵、粉塵顆粒、廢水和固體廢物等幾大類(lèi)。同理，基于ANN 模型，針對(duì)不同污染物排放對(duì)環(huán)境的危害程度及其修復(fù)成本，設(shè)定排放量權(quán)重、危害性權(quán)重和修復(fù)成本權(quán)重；同時(shí)，結(jié)合船舶建造過(guò)程中不同工藝環(huán)節(jié)實(shí)際的污染物排放類(lèi)型和排放量，通過(guò)激勵(lì)函數(shù)得到不同工藝環(huán)節(jié)的污染排放指數(shù)，建立船舶造修過(guò)程中的污染物排放分析模型。圖13 為典型造修環(huán)節(jié)的污染物排放分析模型和污染物排放指數(shù)。

圖12 板材切割工藝環(huán)節(jié)能耗分析模塊及能耗指數(shù)

圖13 典型造修環(huán)節(jié)的污染物排放分析模型和污染物排放指數(shù)

此外，結(jié)合國(guó)家關(guān)于船舶企業(yè)造修過(guò)程中污染物排放的標(biāo)準(zhǔn)，在當(dāng)前船舶造修過(guò)程中引入環(huán)保制造的理念，采用先進(jìn)的工藝和技術(shù)，減少權(quán)重較大污染物的排放量，進(jìn)而有效降低污染物排放對(duì)環(huán)境的污染。

5 結(jié) 語(yǔ)

通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)船舶造修企業(yè)進(jìn)行走訪(fǎng)調(diào)研，分析了典型工藝環(huán)節(jié)的能源消耗和污染物排放數(shù)據(jù)，并對(duì)節(jié)能減排的現(xiàn)有措施進(jìn)行了評(píng)估；基于ANN 的智能算法獲得能耗指數(shù)和污染物排放指數(shù)，進(jìn)一步評(píng)估了能耗和污染物排放的現(xiàn)狀。

1) 梳理了船舶造修企業(yè)典型工藝環(huán)節(jié)的能耗類(lèi)型和可能產(chǎn)生的污染物排放問(wèn)題；

2) 匯總了船舶造修過(guò)程中鋼料預(yù)處理、板材切割、板材彎曲成形、焊接-裝配和涂裝工藝等環(huán)節(jié)的能耗數(shù)據(jù)及現(xiàn)狀；

3) 分析了船舶造修過(guò)程中產(chǎn)生的粉塵顆粒物、固廢-液廢、VOCs 和噪聲等數(shù)據(jù)及現(xiàn)狀；

4) 基于ANN 在板材切割能耗預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，提出了船舶造修工藝環(huán)節(jié)的能耗和污染物排放分析模塊，獲得船舶工業(yè)的能耗指數(shù)和污染物排放指數(shù)。