《表1 船体型线优化结果：大数据技术在船舶能效管理中的应用》

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《大数据技术在船舶能效管理中的应用》

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船舶营运中监测的数据不仅有助于提高船舶在运营中的能效、减少排放，也是船型后续改善的有力支撑。营运船舶数据监测包含了海况环境的长期监测，如风、浪、水深等，将这些数据统计分析后可建立航区、航线的海况资料[3]。这些海况资料，作为实时气象预报信息的补充，可应用于船型开发设计、航线优化和航速优化等，是具有珍贵价值的资料。例如:集装箱船的型线设计，通常是在设计吃水条件下进行型线优化以降低船舶阻力，而不考虑其他吃水和纵倾。目前航运企业在集装箱调运时，受市场因素的影响，有时货物多有时货物少，这种装箱量的不平衡导致船舶出港时不一定达到设计吃水，此时运营的经济性就并非最优。如果运营中监测航行数据，得到概率较高的吃水和纵倾，然后在此基础上结合采集的航线航区海况统计数据，以船舶静水阻力和风浪中的阻力增加构成的总阻力为目标，优化船体型线，降低航行阻力，就可使船舶运营的经济性达到最大化。某8万吨级散货船型线优化的4种方案见表1。在监测的航行数据中筛选出概率较高的几组吃水、纵倾、航速和波高、周期、风速数据，然后计算静水阻力、实际海况下的波浪增阻及总阻力和功率油耗。研究结果表明:型线4与原型线相比，载货工况下的有效功率降低7.16%，燃油减少7.29%。