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大数据技术在港口航运智慧化管理中的应用

时间:2023-11-11 11:20:04 来源:网友投稿

◎ 李辉 淮安市交通运输综合行政执法支队

现代社会已经进入到了信息化时代,信息化、网络化、云计算、AI、数字化等新兴技术的快速发展与应用为人类社会的发展与进步提供了技术支持。港口航运一直都是交通体系不可缺少的重要组成部分,随着科技兴港战略的逐步实施,各种新兴技术赋能港口航运智慧化管理,快速提升港口航运科技化管理水平,以新兴科技为引领,以智慧化管理驱动,构建港口航运管理创新发展体系,让管理更加安全、高效,全面提升智慧航运水平。

航运智慧化管理是一个综合体系,是信息化、网络化、云计算、AI、数字化等先进技术的综合运用,由智慧船舶、船舶交通服务系统、航运物流服务系统三大部分构成[1]。

1.1 智慧船舶

将计算机技术、传感器技术、通信技术、网络技术(互联网、物联网)等先进技术运用到船舶管理工作中,船舶在水上运行可自动感知周围环境与船舶自身的情况,可实时获取港口、物流等方面的信息与数据,并及时做出分析与处理,实现船舶航行、运输、维护等方面的自动化、智能化管理,提升船舶的安全性、环保性、经济性与可靠性。

1.2 船舶交通服务系统

建设船舶交通服务系统(VTS)的目的是为了保证特定水域内船舶交通运输安全,提高通行效率,加强对水域内的环境保护。船舶交通服务系统主要由通信设备、监视系统、助航设施、船舶动态报告系统和控制中心等部分组成。我国在“十一五”和“十二五”期间加快了VTS建设,水上交通领域的关键基础设施逐步完善,目前已建成VTS中心超过50个,投入使用的雷达站也超过了200个。

1.3 航运物流服务系统

航运物流是依托物流网络、物流设施、物流技术实现货物的流动与交换,航运物流服务主要通过三种方式完成。一是通过基于全球定位系统(GPS)的计算机管理信息系统,对船舶和车辆进行定位追踪和动态化管理,可以提升航运物流运输的查询能力,提高航运物流的服务水平。二是通过射频识别技术(RFID)对货物进行跟踪管理,有效提升货物信息采集和流程处理速度,提高航运物流货物管理的准确性和快捷性。三是利用条码技术(bar code)对货物进行快速、准确的自动识别,解决了数据录入、数据采集“瓶颈”问题,提升了航运物流的货物自动化管理能力。

数据是信息化时代的重要特征,是现代社会重要的生产要素和社会财富,也是重要的战略资源,对于航运业来说运用大数据技术可有效提升服务质量和业务效率,更深层次的挖掘数据红利、创新服务模式、再造业务流程,推进航运业健康发展[2]。目前在港口航运管理工作中主要是利用大数据技术将数量繁多、形式多样、动态的航运数据进行收集、整理,通过信息化技术进行处理,构建一个多维的基础大数据模型,运用大数据思维方法提升港口航运服务水平[3]。

2.1 主要功能

在大数据技术支持下,港口航运管理可以实现以下功能:一是对船舶进行实时定位。管理人员可通过船舶上安装的定位装置、自动化识别系统、GPS实时获取船舶的船型、船名、航向、航速、航程等信息。二是对货物进行跟踪定位。航运管理系统会实时追踪货物的节点数据,可随时掌握货物运输、装卸、抵港动态信息,便于货物的跟踪查询。三是船舶档案管理。船舶的身份信息详细录入到数据库中,包括注册、管理、买卖等,利用大数据技术可及时对相关信息做出更新的调整。四是及时获取港口数据信息。港口航运管理系统中涵盖了所有港口的数据信息,管理人员、工作人员可通过管理系统精准定位港口位置,了解港口的货物吞吐能力以及各种自然条件等。五是提供图像数据服务。航运管理系统内置了水运航运地图应用,有着丰富的高清地图资源,为用户提供天气、地形、水系条件、水文条件等信息查询。六是船期数据信息服务。船舶企业一般会通过信息平台提前一个月左右向外界公布船舶班轮船期表,内容包含了航线、航名、航次、始发港口、中转港口、终点港口以及驶停时间等,货物委托人通过信息平台及时获取相关信息并准确制定运输计划。

2.2 船舶状态监测

智慧管理系统可以实现对船舶的运行状态进行智能监控,通过大数据技术对船舶进行长期的科学化管理,包括船舶的安全运行、船期执行等情况进行远程跟踪管理。目前在船舶状态监测领域对于大数据技术的应用需求一直都比较高,传统方式,存在较大局限性,比如对船舶数据的收集与整理主要依靠测试人员利用仪器设备完成,需要在特定的环境中进行,信息收集滞后,利用传统的无线传播方式(电报、无线电、电子邮件等)传输较慢,时效性无法保证。

船舶自动识别系统(AIS)是一种无线电广播系统,可以船舶目标进行有效识别并对目标进行追踪,克服了人工测量数据以及VTS系统的不足,简化了信息交流,避免船舶之间发生碰撞,增强了船舶航行的安全性和效率。在AIS系统下,可以对船舶的运行状态进行实时监测,对船舶运行中发生数据失真、基本滤波变动等情况及时发出警报,当船舶偏离了航向、非正常滞留、货物变动等情况时及时发送报警信息,以规范船舶航运行为;
对船舶工作区域实时监控,包括货物装卸区域、船舶限制区域,防止存在入侵船舶行为;
详实记录船舶航行、运输、驶停等历史数据,以备事后调查取证;
全面收集记录船舶在运行过程中发生的能耗数据(包括油耗、电耗等)、船舶进出港口时的净排放量、船舶及相关设备的运行状况等。通过大数据技术的应用,船舶状态监测工作逐步实现智慧化管理,提升了船舶航运的安全性,也具有非常重要的商业价值。

船舶在航行过程中会受到各种因素的影响,其航速、航向、性能等参数会发生一定变化,同时在数据采集、传输与接收过程中也存在一定误差,因此需要对船舶交通流数据进行深度挖掘,即在获取交通流特征数据的基础上运用航运交通风险统计方法按照一定流程对数据进行处理(图1),从而保证数据信息的准确性、实时性。另外,水上交通安全监管部门通过视频监控、智能交管系统加大对船舶营运的各项检查,加大对违法船舶、“三无”船舶的管理力度,通过电子巡航与现场执法相结合的方式有效整治超载超限船舶,并做好风险隐患排查,提高防范和应对突发事件的能力[4]。

图1 船舶交通流特征数据处理算法流程

2.3 船舶能效管理

近些年国际上对于航运碳排放一直都比较关注,提高航运能源利用效率是减少航运碳排放最直接有效的途径,大数据技术在船舶能效优化管理中的应用已成为必然[5]。船舶能效营运指数(EEOI)是衡量船舶营运能效水平的重要指标,所反应的是船舶航行期间单位运输工作量所排放的量,EEOI值越小则代表船舶营运能源利用效率越高,排放量也越低。在船舶能效管理中可以通过传感器进行能效参数监测、能效智能评估、利用数字模型进行分析,制定有效的船舶能效管理方案[6]。按照国际海事组织(IMO)起草的《船舶能效营运指数(EEOI)自愿使用指南》,一个航次的EEOI的基本表达式为:

式中:j表示燃油类型;
FCj表示航行期间燃油j的消耗量;
mcargo表示载货量(T);
D表示所载货物行进距离(海里)。

某个时间段或多个航段内燃油单耗平均值计算公式:

式中:j表示燃油类型;
i表示航程数;
FCij表示航程i中燃油j消耗量;
mcargo表示载货量(T);
D表示所载货物行进距离(海里)。

船舶能效营运指数的统计数据来自一个航次或多个航次,通过能效管理系统对船舶航行期间、停泊期间主副机、锅炉等设备消耗燃料的总量进行详细记录,通过大数据技术的运用可以对船舶航行与载货量、船舶燃料消耗量、燃料存量等进行实时监控和动态化管理,从而制定更有效的船舶能效管理策略。

2.4 港口码头自动化管理

随着港口信息化建设进程逐步推进,物联网、云计算、大数据等技术在港口服务管理发挥着非常重要的作用,数字化已经成为智慧港口实现降本增效的关键[7]。在港口航运业务中数字化技术有着非常丰富的应用场景,数字化技术与航运业深度融合,赋能智慧港口建设。在数字化技术的支撑和优惠政策的鼓励下,我国各地越来越多的港口开始加快港口智慧化布局,截至2021年底我国已经建成的自动化集装箱码头有10座,在建的有7座,在世界上处于领先地位。

安全和效率是智慧港口建设中需要解决的难点与痛点,目前比较成熟的数字化技术应用场景有堆场自动化和岸桥自动化,国内各大港口将研究的重点放在了水平运输自动化方面[8]。随着5G通讯技术与无人驾驶技术日渐成熟,以“5G+无人驾驶IGV”为主的水平运输自动化建设已经成为各港口智慧化建设的主要方向。在港口码头众多作业环节中水平运输是最为重要的,而在码头水平运输中“人”的出错概率也最高,再优秀的员工也不能保证一年365天始终保持完全的可靠性,因此更要加快推进“5G+无人驾驶IGV”运输系统布局,完成对港口水平运输自动化的改造。比如天津港与我国科技企业华为深度合作,对第二集装箱码头进行升级改造,建成“5G+L4级自动驾驶”无人或少人智慧型港口,实现了水平运输全无人模式,港口76辆车在满负荷状态下常态化运营超过了12个月,总行驶里程达到几百万公里,同时也解决了接管率问题,低于千分之一。经过数字化升级改造,天津港年集装箱吞吐量已经突破了2000万标准箱大关,“5G+无人驾驶IGV”切实促进了港口经济高质量发展[9]。

综上所述,大数据技术的发展与应用为港口航运智慧化管理提供了技术支持,对航运业产生了深远的影响。通过大数据技术的运用,实现了对船舶动态数据的收集、整理,可以对船舶营运状态进行动态监测,提高船舶的能源利用效率,加快推进港口码头自动化管理,在未来发展中现代信息技术与人工智能技术的应用将会进一步推动港口智慧化管理的发展。

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