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原文传递化学品船智能洗舱决策系统研究

论文题名：	化学品船智能洗舱决策系统研究
关键词：	化学品船;智能洗舱;时效性评估;作业计划生成;决策系统
摘要：	散装液态化学品船洗舱作业是化学品运输过程中的重要环节，是船舶运输的重点研究领域。洗舱效果可以提高船舶的运输效率，化学品挥发的气体浓度场影响洗舱作业的安全性。因此，洗舱效果和洗舱安全的研究是推进散装液态化学品高效安全运输的前提。　　首先，本文根据冲洗实验平台所得洗舱效果实验数据，研究洗舱工作参数对洗舱效果的影响。选取壁面压力、洗舱水温度和冲洗时间三个影响因素作为独立输入变量，化学品清除率作为评价标准，评估化学品船洗舱效果。引用Back-Propagation(BP)神经网络模型进行预测，并利用遗传算法（GA）、人工蜂群算法（ABC）和粒子群算法（PSO）对BP神经网络进行优化，通过误差对比，在甘油洗舱效果的预测过程中，GA-BP神经网络预测均方误差为3.81×10-04，ABC-BP神经网络模型的均方误差为4.87×10-04，PSO-BP神经网络模型的均方误差为5.12×10-04。在乙二醇洗舱效果的预测过程中，PSO-BP神经网络预测均方误差为5.96×10-04，GA-BP神经网络预测均方误差为1.24×10-03，ABC-BP神经网络模型的均方误差为1.32×10-03。在棕榈油洗舱效果预测过程中，GA-BP神经网络预测均方误差为6.27×10-04，ABC-BP神经网络模型的均方误差为8.09×10-03，PSO-BP神经网络模型的均方误差为4.42×10-03。据此筛选出GA-BP模型预测甘油洗舱效果性能最好；PSO-BP模型预测乙二醇洗舱效果性能最好；GA-BP模型预测棕榈油洗舱效果最好；并分别通过GA-BP、PSO-BP和GA-BP预测出三种化学品在不同参数条件下的洗舱效果。结合实验数据和预测结果，由回归分析得出化学品洗舱效果与洗舱工作参数之间的函数关系模型，将其作为目标函数，使用遗传算法优化得出化学品洗舱的最佳工作参数。洗舱效果工作参数的优化，为化学品船智能洗舱决策提供工作参数决策基础。　　其次，本文基于FLUENT软件进行数值仿真计算得出的化学品气体浓度场分布变化的数据，将其作为样本数据，研究舱室内气体浓度场分布随时间的变化情况。先是应用卷积神经网络（CNN）对气体浓度场数据进行预处理，再结合循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环神经网络（GRU）建立CNN-RNN、CNN-LSTM和CNN-GRU预测模型，通过误差对比，CNN-RNN的均方误差为2.969×10-04，CNN-LSTM的均方误差为2.812×10-04，CNN-GRU的均方误差为2.340×10-04，得出CNN-GRU模型的误差小于CNN-RNN和CNN-LSTM模型，对气体浓度场预测的准确性更高。应用CNN-GRU模型，基于时间序列对下一时刻气体浓度场进行预测，得出10.2s的气体浓度场分布，结合爆炸三角形，10.2s时刻各个位置的气体浓度均不在爆炸范围内，在10.2s时刻不会发生爆炸事故，实现洗舱安全评估，为化学品船洗舱作业安全提供理论指导。　　最后，本文通过洗舱耗时费用、洗舱水消耗量费用和洗舱水升温消耗能量的费用的总和进行洗舱时效性评估。将洗舱水耗时费用折算成燃油消耗费用；洗舱水消耗量费用折算成洗舱淡水用量费用和洗舱过程中泵消耗的能量费用；洗舱水升温消耗的能量费用转换成加热蒸汽所需的柴油机能耗费用。按照消耗的燃油和用水当前价格和洗舱过程中的消耗量，得出航行期间和锚泊期间洗舱时效性评估公式，实现洗舱时效性评估。以乙二醇为例，结合洗舱效果函数关系和洗舱时效性评估公式，两者做差得出洗舱作业综合评价公式，对其进行优化，得出洗舱水温度为90℃，冲洗时间为1s为洗舱最优方案，气体浓度场安全评估通过，生成了新的洗舱作业计划。　　通过洗舱效果预测、洗舱工作参数优化、洗舱安全评估、洗舱时效性评估和洗舱作业计划生成的研究，最终完成了化学品船智能洗舱决策系统的构建。
作者：	李泾汰
专业：	船舶与海洋工程
导师：	吴宛青
授予学位：	硕士
授予学位单位：	大连海事大学
学位年度：	2022