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原文传递一种基于AIS数据的船舶排放清单预测方法及系统

专利名称：	一种基于AIS数据的船舶排放清单预测方法及系统
摘要：	本发明公开了一种基于AIS数据的船舶排放清单预测方法及系统，包括：基于基准年船舶的AIS数据建立基准年船舶活动水平数据库，并结合排放因子计算基准年船舶排放清单；在预测未来船舶排放清单的过程中，考虑排放控制区和燃料转换政策，对排放因子进行更新和调整；考虑贸易活动，预测贸易活动吞吐量对船舶排放的影响比例Con1；考虑船舶能效设计指数EEDI，预测EEDI对船舶排放的影响比例Con2；综合基准年船舶排放清单、调整后的排放因子、Con1以及Con2，计算未来船舶排放清单。本发明更准确、全面的了解船舶排放情况，得到未来船舶排放预测结果，为制定船舶减排政策和大气污染防治提供依据，助于航运业绿色发展。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	北京;11
申请人：	北京工业大学
发明人：	陈东升;邱佩佩;王小桐;傅心怡
专利状态：	有效
申请日期：	2023-07-17T00:00:00+0800
发布日期：	2023-11-24T00:00:00+0800
申请号：	CN202310874620.7
公开号：	CN117114165A
代理机构：	北京汇信合知识产权代理有限公司
代理人：	林聪源
分类号：	G06Q10/04;G06Q50/26;G06F17/18;G06F16/28;G;G06;G06Q;G06F;G06Q10;G06Q50;G06F17;G06F16;G06Q10/04;G06Q50/26;G06F17/18;G06F16/28
申请人地址：	100124 北京市朝阳区平乐园100号
主权项：	1.一种基于AIS数据的船舶排放清单预测方法，其特征在于，包括：确定基准年，基于基准年船舶的AIS数据建立基准年船舶活动水平数据库，并结合排放因子计算基准年船舶排放清单；在预测未来船舶排放清单的过程中，考虑排放控制区和燃料转换政策，对排放因子进行更新和调整；在预测未来船舶排放清单的过程中，考虑贸易活动，预测贸易活动吞吐量对船舶排放的影响比例；在预测未来船舶排放清单的过程中，考虑船舶能效设计指数EEDI，预测EEDI对船舶排放的影响比例；综合基准年船舶排放清单、调整后的排放因子、贸易活动吞吐量对船舶排放的影响比例以及EEDI对船舶排放的影响比例，计算未来船舶排放清单。 2.如权利要求1所述的基于AIS数据的船舶排放清单预测方法，其特征在于，所述基于基准年船舶的AIS数据建立基准年船舶活动水平数据库，并结合排放因子计算基准年船舶排放清单；包括：获取基准年船舶的AIS数据；其中，所述AIS数据包括船舶动态行驶数据和船舶静态数据，所述船舶动态行驶数据包括航速、航行时间和地理位置信息，所述船舶静态数据包括船舶类型、船舶总吨和载重吨；对基准年船舶的AIS数据进行预处理，建立基准年船舶活动水平数据库；其中，所述预处理包括数据清洗、筛选、匹配和质量校验；基于基准年船舶活动水平数据库和船舶排放因子数据，计算基准年船舶大气污染物及温室气体排放量，进而建立基准年船舶排放清单，主要包括SO2、NOx、PM10、PM2.5、CO、HC和CO2；基准年船舶排放清单中每种船舶运行工况下各污染物及温室气体排放的计算公式为：式中，E代表船舶产生的大气污染物或温室气体i的排放量，j、k、l和n分别代表排放设备、燃料类型、运行工况和AIS报文总时间间隔，P代表船舶额定功率，LF代表负载因子，T代表每艘船舶两条连续AIS报文之间的间隔时间，EF代表i的排放因子，LLAF代表低负荷调整因子。 3.如权利要求1所述的基于AIS数据的船舶排放清单预测方法，其特征在于，所述考虑排放控制区和燃料转换政策，对排放因子进行更新和调整；包括：根据《船舶大气污染物排放控制区实施方案》的文件要求，设置船舶排放控制区DECA范围，对于进入排放控制区内的船舶根据政策要求使用低硫油；收集船舶使用清洁燃料后污染物及温室气体排放情况和船舶运行数据，并建立船舶使用各清洁燃料的排放因子表，基于排放因子表确定更新和调整后的排放因子。 4.如权利要求1所述的基于AIS数据的船舶排放清单预测方法，其特征在于，所述预测贸易活动吞吐量对船舶排放的影响比例，包括：基于吞吐量的历史数据，拟合吞吐量的趋势方程；基于吞吐量的趋势方程，获取目标年份的吞吐量Y目标年份；基于目标年份的吞吐量Y目标年份和基准年的吞吐量Y基准年，计算贸易活动吞吐量对船舶排放的影响比例Con1；其中，Con1＝Y目标年份/Y基准年。 5.如权利要求1所述的基于AIS数据的船舶排放清单预测方法，其特征在于，EEDI对船舶排放的影响比例Con2的预测公式为： Con2＝(N+90％A+80％B+70％C)/N 式中，N为基准年船舶数量，A、B、C分别为2015-2020年新增的船舶数量、2020-2025新增的船舶数量、2025-目标年份新增的船舶数量。 6.如权利要求1所述的基于AIS数据的船舶排放清单预测方法，其特征在于，未来船舶排放清单中每种船舶运行工况下各污染物及温室气体排放的计算公式为：式中，E代表船舶产生的大气污染物或温室气体i的排放量，j、k、l和n分别代表排放设备、燃料类型、运行工况和AIS报文总时间间隔，P代表船舶额定功率，LF代表负载因子，T代表每艘船舶两条连续AIS报文之间的间隔时间，LLAF代表低负荷调整因子，EF调整后为考虑燃料替换后i的排放因子，Con1为贸易活动吞吐量对船舶排放的影响比例，Con2为EEDI对船舶排放的影响比例。 7.一种基于AIS数据的船舶排放清单预测系统，用于实现如权利要求1～6中任一项所述的基于AIS数据的船舶排放清单预测方法，其特征在于，包括：基准年船舶排放清单计算模块，用于确定基准年，基于基准年船舶的AIS数据建立基准年船舶活动水平数据库，并结合排放因子计算基准年船舶排放清单；第一预测模块，用于在预测未来船舶排放清单的过程中，考虑排放控制区和燃料转换政策，对排放因子进行更新和调整；第二预测模块，用于在预测未来船舶排放清单的过程中，考虑贸易活动，预测贸易活动吞吐量对船舶排放的影响比例；第三预测模块，用于在预测未来船舶排放清单的过程中，考虑船舶能效设计指数EEDI，预测EEDI对船舶排放的影响比例；未来船舶排放清单预测模块，用于综合基准年船舶排放清单、调整后的排放因子、贸易活动吞吐量对船舶排放的影响比例以及EEDI对船舶排放的影响比例，计算未来船舶排放清单。 8.如权利要求7所述的基于AIS数据的船舶排放清单预测系统，其特征在于，所述基准年船舶排放清单计算模块，具体用于：获取基准年船舶的AIS数据；其中，所述AIS数据包括船舶动态行驶数据和船舶静态数据，所述船舶动态行驶数据包括航速、航行时间和地理位置信息，所述船舶静态数据包括船舶类型、船舶总吨和载重吨；对基准年船舶的AIS数据进行预处理，建立基准年船舶活动水平数据库；其中，所述预处理包括数据清洗、筛选、匹配和质量校验；基于基准年船舶活动水平数据库和船舶排放因子数据，计算基准年船舶大气污染物及温室气体排放量，进而建立基准年船舶排放清单，主要包括SO2、NOx、PM10、PM2.5、CO、HC和CO2；基准年船舶排放清单中每种船舶运行工况下各污染物及温室气体排放的计算公式为：式中，E代表船舶产生的大气污染物或温室气体i的排放量，j、k、l和n分别代表排放设备、燃料类型、运行工况和AIS报文总时间间隔，P代表船舶额定功率，LF代表负载因子，T代表每艘船舶两条连续AIS报文之间的间隔时间，EF代表i的排放因子，LLAF代表低负荷调整因子。 9.如权利要求7所述的基于AIS数据的船舶排放清单预测系统，其特征在于，所述第一预测模块，具体用于：根据《船舶大气污染物排放控制区实施方案》的文件要求，设置船舶排放控制区DECA范围，对于进入排放控制区内的船舶根据政策要求使用低硫油；收集船舶使用清洁燃料后污染物及温室气体排放情况和船舶运行数据，并建立船舶使用各清洁燃料的排放因子表，基于排放因子表确定更新和调整后的排放因子；所述第二预测模块，具体用于：基于吞吐量的历史数据，拟合吞吐量的趋势方程；基于吞吐量的趋势方程，获取目标年份的吞吐量Y目标年份；基于目标年份的吞吐量Y目标年份和基准年的吞吐量Y基准年，计算贸易活动吞吐量对船舶排放的影响比例Con1；其中，Con1＝Y目标年份/Y基准年；在所述第三预测模块中，EEDI对船舶排放的影响比例Con2的预测公式为： Con2＝(N+90％A+80％B+70％C)/N 式中，N为基准年船舶数量，A、B、C分别为2015-2020年新增的船舶数量、2020-2025新增的船舶数量、2025-目标年份新增的船舶数量。 10.如权利要求7所述的基于AIS数据的船舶排放清单预测系统，其特征在于，在所述未来船舶排放清单预测模块中，未来船舶排放清单中每种船舶运行工况下各污染物及温室气体排放的计算公式为：式中，E代表船舶产生的大气污染物或温室气体i的排放量，j、k、l和n分别代表排放设备、燃料类型、运行工况和AIS报文总时间间隔，P代表船舶额定功率，LF代表负载因子，T代表每艘船舶两条连续AIS报文之间的间隔时间，LLAF代表低负荷调整因子，EF调整后为考虑燃料替换后i的排放因子，Con1为贸易活动吞吐量对船舶排放的影响比例，Con2为EEDI对船舶排放的影响比例。
所属类别：	发明专利