張宏森，魏鈺博，劉萬宇，張 璐，王英鑄

(1.大連測控技術研究所，遼寧 大連 116013;2.哈爾濱工程大學 船舶工程學院，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者研究的目標。

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，對相關文獻進行了回顧整理，解釋了航速優(yōu)化問題背后的基礎知識并根據(jù)相關優(yōu)化標準，為船舶營運提供指導和參考。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，可用于預測目標船以及相似船航行中的燃油消耗情況。YAN[6]基于長江內河航運實際航行數(shù)據(jù)，建立了考慮風速、風向和水深等多種環(huán)境因素的船舶能效模型進行航速優(yōu)化分析，結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)學問題，采用數(shù)學分析方法證明恒速航行時推進系統(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，并利用水池試驗結果進行阻力模塊驗證，采用仿真手段分別從最低燃油消耗量和提高營運效益經濟性2個方面進行航速優(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，利用遺傳算法進行定航線下的航速優(yōu)化分析，結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濟價值與研究意義。通過分析發(fā)現(xiàn)，目前考慮航線內不同季節(jié)風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試驗結果建立主機油耗模型，考慮風浪附加阻力對航行的影響，采用遺傳算法進行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 風浪附加阻力計算

根據(jù)國際海事組織(IMO)海洋環(huán)境保護委員會第71屆會議上給出的公式計算船舶波浪增阻和風阻[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為相對風速。

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

表1 蒲氏風級與有義波高對應關系Tab.1 Relationship between Beaufort wind scale and significant wave height

1.3 船舶推進效率與功率傳遞關系

當船舶以航速Vs在水面航行時，主機以一定功率PS運行帶動螺旋槳旋轉，螺旋槳產生推力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之比稱為推進效率ηD:

(8)

式中，ηR為相對旋轉效率；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之比為推進系數(shù)P.C：

(9)

式(9)表明，在已知有效功率PE、推進效率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。不考慮風浪對推進效率的影響，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的變化關系，擬合結果如圖2所示。

圖2 主機油耗率SFOC擬合結果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。假設航線劃分為N段，每一航段內航行時間為Ti，則每一航段內燃油消耗量Qi=Fhi·Ti，航線內總的燃油消耗量如下：

(11)

航線內總燃油消耗量計算流程如圖3所示。

圖3 航線內主機總燃油消耗量計算流程Fig.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。為便于與準時恒速比較，根據(jù)服務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。

進行航段風場信息獲取時，按照平均航速預航行方法進行時間和航行位置的疊置，航段內風場信息通過查詢歐洲中期天氣預報(ECMWF)數(shù)據(jù)得到。由于航段劃分與具體區(qū)域和航行時間相關聯(lián)，鑒于航線內船舶常年營運特性，分別取該航線4個季節(jié)對應的時間風浪信息進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，本文關注如何使得航線內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函數(shù)最優(yōu)解問題，關鍵問題是每個航段內最佳航速的確定。在建立多目標優(yōu)化模型過程中做如下假設：① 在所劃分的每一航段內，認為船舶航速為該航段平均值，即每段小航程內船舶恒速航行；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)對推進效率的影響。

目標函數(shù)：

(12)

約束條件：

① 船舶航行時間應在規(guī)定船期之內：

(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荷運轉，主機功率不高于額定功率：

PSi≤PSmax。

(16)

3 航速優(yōu)化模擬與仿真結果分析

3.1 遺傳算法程序實現(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函數(shù)優(yōu)化問題中[16-18]。

基于航速優(yōu)化數(shù)學模型，利用遺傳算法進行優(yōu)化求解，其中待優(yōu)化量為各航段內船舶航速Vi(i=1，2，…，N)，設定航速搜索范圍(Vmin,Vmax)，以0.1 kn間隔生成航速點，采用二進制方式對其進行編碼。設置初始化種群數(shù)目為32，根據(jù)編碼解算出每個個體的航速方案，進而計算出燃油消耗量。適應度函數(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選擇，被選擇的概率與其適應度成正比。在進行交叉、變異等操作后，根據(jù)適應度高低進行排序，保留適應度排名前32的個體，作為下一輪遺傳操作的父代，設定遺傳運算的終止進化代數(shù)為1 000。

3.2 仿真結果分析

根據(jù)不同季節(jié)時間下氣象條件劃分航段，進行目標航線航速優(yōu)化分析，研究該航線內航速和主機燃油消耗情況，程序優(yōu)化過程中總燃油消耗量變化如圖4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)，仿真結果收斂于某一穩(wěn)定值，此時對應結果為航速優(yōu)化結果。

(a) 春季

(b) 夏季

(c) 秋季

(d) 冬季

為更直觀地進行燃油消耗量和航速變化情況分析，將優(yōu)化結果與準時恒速航行(13 kn)以及服務航速(15 kn)航行的航速與油耗結果進行比較。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。總體而言，不同季節(jié)的優(yōu)化航速均在準時恒速附近變化，相比于準時恒速航速，優(yōu)化后航速波動約為1 kn，這也從側面驗證了航運界準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果匯總如表2所示。為便于比較分析，分別以準時恒速和服務航速航行時燃油消耗量為基準，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)省率計算結果如表3所示。可以發(fā)現(xiàn)，與準時恒速航行相比，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，今后還需進行進一步研究。

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)化航速與服務航速燃油消耗量的對比情況。與服務航速(15 kn)相比，航速優(yōu)化油耗節(jié)省率明顯，大約能達到20%，主要是因為優(yōu)化航速相比于服務航速偏低，相當于船舶降速航行，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，其總燃油消耗量也存在差異，如所選時間內春季和冬季總燃油消耗量較夏季和秋季約增加30 t，增長比例在3%左右，可見氣象條件對航行中總燃油消耗量會產生一定影響。

(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 結束語

本文主要進行最低燃油消耗量為目標的航速優(yōu)化問題研究，針對選定的目標航線和航行時間按照平均航速預航行方法，結合歐洲中期天氣預報數(shù)據(jù)進行航段劃分，建立航速優(yōu)化數(shù)學模型，采用遺傳算法進行程序實現(xiàn)，研究分析了4個季節(jié)下不同航行時間段內的航速優(yōu)化問題。

研究表明,優(yōu)化航速在準時恒速附近波動，整體而言，單次航線航速優(yōu)化后燃油節(jié)省率較準時恒速較低(不足0.5%)，較服務航速節(jié)省率較大(約20%)。后續(xù)為提升相比于準時恒速的優(yōu)化效果，可進一步考慮燃油價格、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3%左右，表明氣象條件對燃油消耗存在一定影響，航線內氣象信息獲取對提升船舶能效具有重要意義。

本文在考慮風浪阻力與航段內氣象情況方面略顯粗糙，后續(xù)可進一步進行氣象信息獲取、航段劃分、風浪阻力分析和優(yōu)化算法的改進等研究，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。