基于引航操作计划优化的港口水域船舶节能减排措施研究

第19卷 第2期 中 国 水 运 Vol.19 No.2 2019年 2月 China Water Transport February 2019

收稿日期：2018-10-25

作者简介：沈建华（1972-），男，上海港引航站副站长，高级引航员。 通讯作者：周 锋（1982-），男，上海海事大学讲师。

基于引航操作计划优化的港口水域船舶节能减排措施研究

沈建华1

，周 锋2

，吴建文1

，王明世1

，凌贵阳1

，李 宁2

（1．上海港引航站，上海 200082，2．上海海事大学，上海 201305）

摘 要：港口船舶节能减排问题已成为当前和今后长时间内业界密切关注的热点问题，为降低船舶在港口水域能耗创建绿色港口，世界著名港口已着手从技术性和操作性两方面实施了一系列的减排措施，取得了一定的效果，本文通过引航计划的优化，构建了基于遗传算法的船舶进港编队优化模型，提出了基于管理优化达到港口水域船舶总体能耗降低的效果。在上海港引航的实际应用表明：优化后的进港船队序列能够使进港船队总能耗降低15%以上。 关键词：引航操作计划优化；节能减排；水流场；遗传算法

中图分类号：U675 文献标识码：A 文章编号：1006-7973（2019）02-0128-03

一、概述

船舶节能减排已成为全球航运实体共同关心的热点和前沿问题，国际海事组织（IMO）为推动船舶节能减排进程，在第73届环保委员会上通过了未来航运节能减排初步战略，进一步明确了IMO 对于实现减低海运温室气体直至实现零排放目标的持续努力[1]。港口水域具有船舶活动最为密集和船舶活动接近居民生活区的特点，面临突出的船舶活动节能减排的社会压力和实际需求。目前，在绿色港口建设中走在前列的港口如美国洛杉矶和长滩制定了港口指定海域12kn 限速的规定，在提高燃油质量方面美国实施了“引航员燃料选择行动”；同时，船舶排放控制区的实施也属于港口控制船舶大气排放的重要手段[2]。国际大港正在积极推出具有自身特色的节能减排措施。

本文以上海港引航操作为研究对象，系统梳理了引航水域船舶交通状况、港口规定、港口水域潮汐特点，分析中发现，通过对上海港长江口深水航道交通管制时段进港航行引航计划的优化，能够实现船队总体能耗水平的显著提升，对国内外类似港口具有重要的借鉴意义。

二、引航操作计划优化模型 1．引航操作计划与能耗

相关研究表明，正常航行条件下船舶航行能耗高低与船舶对水航行速度的立方成正比，因此，船舶对水航行速度的高低对能耗的影响最为显著[3]。港口引航水域往往受潮汐影响十分明显，在交通流密度较大的进出港水域，为确保航行安全，通常存在交通限速等航道航行限制条件。以上海本港为例，对吃水较大船舶，需要在交通管制时段内通过长江口深水航道进出上海本港，等待进港的船舶中包含集装箱、散杂货船、邮轮等多种船型，各类船型因主推进系统类型不一，单位里程的油耗量差别较大，加上航道内水流速度和潮高随时间动态变化，导致在交通管制时间内，同一船舶在不同时段或不同进港顺序条件下，以特定进港编队速度完成进出港航行所消耗的能耗差别

很大。对应关系见图1，因此，从港口水域防止船舶活动降低大气污染的角度看，对应进出港引航船舶的总能耗最小的船舶

编队方案，为港口减排最佳的编队方案。

图1 进口引航计划对能效影响

2．船舶能耗模型

在上海港，船舶北槽进口航行具有影响因素多、外部环境复杂，潮流流速变化大等特点，为突出编队次序对总能耗的影响，对所建立的船舶能耗模型做如下假设：

在交通管制时段，进口船舶按照固定的时间间隔进港； 船舶航道内航行不受交通突发情况的影响； 编队内船舶不准许超越前船；

不同航段的航行时间仅与航段长度有关； 所有船舶按照既定时间进入不同验潮站区域； 进港航行时段，所有船舶对地速度相同；

船舶对水速度变化可根据潮流速度自动调整满足编队对

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地速度要求。

单船一段时间段内油耗量为：

∑⎰

=∆+-=k

n t t

m t m m

tk m m m n

SFOC V V V P Q 1

3

0)(

（1）

编队船舶总油耗量为：

∑==u

m m Q Q 1

（2）

式中：m：船舶（m=1，2，3，…，u）；m V ：船舶进

港航速；m V ：m 船舶设计航速；tk V ：k 验潮站区t 时刻潮流速度；k：验潮站点（k =1 ，2 ，…）；t ：当前时刻；0t ：船舶进港时间起始时刻；m SFOC ：船舶m 主机特征油耗；

t ∆：船舶进港时间间隔；mk Q ：k 验潮站区域m 船舶主机

能耗；m Q ：m 船舶主机总能耗；Pm：m 船舶设计总功率；Q：编队船舶主机总能耗。

3．航道水流场模型 （1）研究水域

模拟区域主要为长江口船舶定线制A 警戒区西侧边界线至圆圆沙警戒区东侧边界线之间的航道，总长约43海里。同时，考虑到由北槽航道进出上海港需要研究水域航道适当延长至61灯浮，研究航段总长为49.5海里。航道与验潮站区域图见图

2。

图2 北槽航道及各段对应验潮站图

（2）水流场建模

水流场模的构建基于FVCOM [4]海洋数值模型，水流场仿真分为两步：采用高分辨率的四边形网格，对渤海、黄海和东海的潮汐、潮流进行数值模拟；而后对上海港附近及近海仿真与验证。通过对大海域的仿真计算得到上海港附近海域的潮流参数，以此作为边界条件，对上海港附近海域进行潮流仿真，得到北槽航道潮流的即时分布，模拟精度验证见图

3。

图3 长兴站48h 潮位验证图

计算与实测均符合良好。长兴站区域潮位平均误差为8.1%，在误差允许的范围内。

（3）基于遗传算法的进港船队编队优化模型

由于待进港船舶数量较大，一般遍历式择优方案，超出目前计算机能够处理的数值范围。为找出总能耗最小的进港编队方案，建立基于改进的遗传算法进港编队模型，通过基于先验经验的遗传算法编队搜索模型[5]。

遗传算法是以适应度为依据的逐代搜索过程，主要由编码机制、控制参数、适应度函数和遗传算子四部分组成，求解最优编组的流程[6]如下：

第一步：确定编码机制，生成初始种群：对待进港船队，使用随机序号确定船队编码。

第二步：计算种群中每个个体的适应度值：选择适应度函数)(/)(i Q f D i fitness =。常数D 防止燃油消耗量过大而导致适应度函数倒数接近于0。因此，船队燃油消耗量越小，适应度值越大。

第三步：选择算子：采用精英个体保存策略和赌轮选择算子，即适应度最高的个体一定被选择。计算每个个体在整个种群适应度中的被选择概率和累计概率分别为：

∑

==

popsize i i i fitness i fitness P 1

)

()

( （3）

∑==i

j j i P Q 1

（4）

第四步： 交叉算子：由交叉概率 选择若干父体并进行配对，按照交叉算法的规则生成新个体，常用的规范方法有单点交叉、部分映射交叉、循环交叉等。

第五步： 变异算子：为了保持种群个体的多样性，防止陷入局部最优，需要按照某一变异概率i P 随机确定变异个

体，并实行相应变异操作，通常采用逆序变异算子。

第六步： 迭代终止条件：若满足预定的终止条件（达到最大迭代次数），则停止迭代，所得的序列认为是满意的序列；否则，转至第二步，计算新一代种群中每个个体的适应度值。

三、北槽航道引航船舶编队优化

通过实际AIS 数据观测，在北槽进港时段随机获取了待进港25条船舶（2018年8月23日），在设定进港速度为10节，船舶先后进港时间间隔为6分钟情况下，对按照当前顺序和优化后的顺序进行测算，测算结果表明，通过改进的遗传算法优化后的进港序列比当前序列能耗提升18%。船舶参数及优化结果见表1。

基于遗传算法的进港调度优化计算基本参数： 【船舶个数】=25 【群体规模】=300 【子代规模】=302

【变异概率】=0.45 【杂交概率】=0.8 【进化次数】=1,500

【船舶能耗数据样本大小】 ga_graph.arc_num = 625 【船舶编号初始向量】 m_vexs[max_vexNum] = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 （下转第131页）