船舶營運油耗考核指標評估

劉 興，段俊利，韓 懿

(1.中遠海運散貨運輸有限公司，廣州 510220； 2.中遠海運科技股份有限公司，上海 200135)

0 引 言

近年來，隨著全球經濟的迅速發展，航運業的重要性越來越突出。據統計，目前80%的國際貿易是通過船舶完成的。與此同時，全球溫室氣體排放量不斷增加，這使得節能減排成為了當前的一個重要研究課題。為推動船舶節能減排，近年來國際海事組織 (International Maritime Organization，IMO)提出了一系列船舶能效規則，采取了更加嚴格的船舶監管措施，以此約束船舶的碳排放。2020年9月，我國提出了“二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和”的目標和愿景。

船舶能耗不僅影響航運業在減少溫室氣體排放方面的戰略舉措，而且直接影響船舶的營運成本。燃油燃料費用占船舶總運輸成本的30%～60%，合理管理船舶能耗不僅能降低船舶營運成本，而且能推動航運業碳排放戰略的發展。目前航運業已進入數字化時代，各環節積累的數據資源較為豐富，因此基于大數據對船舶能耗進行管控成為了一種重要手段。

近年來已有很多學者對船舶能耗進行研究。范愛龍等[1]根據內河船舶運行的特點，基于離散化思想對實船采集的通航環境和能效數據的特征進行了分析，并建立了多種內河船舶油耗預測模型；鄭齊清等[2]采用聚類分析方法對營運船舶定速航行時的能效數據進行了分析，評估了主機負荷與油耗率的關系；孫超等[3]采用神經網絡和遺傳算法對船舶的主機轉速進行了優化研究；高梓博等[4]分析了船舶在不同工況下的最佳工況點，得到了主機功率與單位海里油耗的關系曲線；CORADDU等[5]結合輪機工程原理提出了2個灰盒模型，將其作為預測模型預測燃油消耗，在此基礎上提出了油船縱傾優化設計方案；DALHEIM等[6]開發了一種時間序列數據處理工具，由此提高船舶操作和性能分析的質量；YAN等[7]提出了一種海運大數據分析平臺，通過分析航行環境因素優化內河船舶發動機的轉速，其在研究中應用分布式并行k-Means 聚類算法對選定的內河船舶進行航路劃分，進而找到不同航行工況下最優的發動機轉速。上述研究均是針對實際營運轉速和油耗開展的，缺少對船舶自身指標的評價。

合理實施能耗監管對于航運企業提升市場競爭力而言至關重要。然而，目前設置的船舶能耗考核指標較為粗放，一般以船舶試航數據為依據，固定考核標準，忽略航行環境的影響，借助輪機長的經驗對能耗進行考核評定和異常情況分析。這種方式可能會使試航指標不符合船舶實際運營情況，無法對船舶真實的油耗情況作出正確的評定和分析。

對此，本文以中遠海運散貨運輸有限公司的散貨船“錦泰峰”輪為研究對象，采用最小二乘法對理論轉速與油耗進行回歸，得到回歸模型，并將實際營運數據與理論數據相對比，評估油耗考核指標的合理性和實用性。

1 船公司油耗管理現狀

當前實際運營船舶的能耗考核標準一般較為粗放。在船舶投入運營之前，船公司會以船舶試航數據為依據制定一套轉速與油耗指標，將其作為考核油耗的基準，油耗估算方法簡單，忽略了航行環境的影響。在船舶投入運營之后，船公司會根據監測、報告與核查(Monitoring Report and Verification，MRV)報文統計船舶航行數據，借助輪機長的經驗對船舶油耗進行考核評定和異常情況分析。

以“錦泰峰”輪航次26的航段燃油消耗跟蹤為例，對MRV報文數據與油耗考核表進行對比，計算油耗偏差和偏差比例(見表1)，對航次油耗情況進行評價。

表1 “錦泰峰”輪航次26的油耗考核表

然而，上述考核結論往往很難得到船舶所有人和船員的一致認可，船員往往會因船報轉速有誤、考核指標偏低、遭遇惡劣氣象和船舶污底等而對考核結論提出異議，使得上述管理方式難以完全有效落實。

2 船舶油耗考核指標評估算法設計

中遠海運散貨運輸有限公司是一家規模較大的專門從事散裝貨物運輸的企業，擁有各類散貨船400多艘，擁有大量實船運營數據。本文采用的數據為船舶試航期間的轉速與油耗數據、逐年由機務主管調整的考核數據和船舶營運過程中由報文給出的轉速與油耗數據，分別在空載和滿載工況下對油耗考核指標進行評估。

2.1 數據準備

在船舶投入運營之前，根據航行測試結果制定一套轉速與油耗指標。隨著時間的推移，船舶會擁有多套轉速與油耗考核體系，其不同點在于生效日期不同，需查詢轉速與油耗考核數據中最新生效的數據。油耗設定為主機油耗與輔機油耗之和。由于船舶理論數據中油耗的單位為“t·d”，為保持數據的一致性，船舶實際運營期間的油耗也以“t·d”為單位。為保證日報油耗數據的準確性，查詢船舶日報中航行時長超過23 h的日報平均轉速與油耗數據，該日的油耗修正公式為

Fc=Fd/Tv·24

(1)

式(1)中：Fd為日油耗；Tv為日航行時長；Fc為修正的油耗。

船舶的載況(空載和滿載)由航次報文中的貨量決定。對日報與航次報進行關聯，采用船舶的呼號(vessel_code)、日報日期和航次報日期進行關聯查詢，得到該日的貨量信息，貨量不為0(標記為1)記船舶在該日為滿載狀態，否則(標記為0)記船舶在該日為空載狀態。最終的數據形式見表2和表3。

表2 理論轉速與油耗考核數據

表3 實際轉速與油耗數據

2.2 模型建立

(2)

船舶主機轉速可表示船舶主機工況，一般在計算中認為轉速與能耗呈三次方關系，本文以此關系為先驗輸入，對理論轉速與油耗進行回歸擬合。

置信區間是指由樣本統計量構造的總體參數的估計區間。在統計學中，一個概率樣本的置信區間是對該樣本的某個總體參數的區間估計。置信區間展現的是這個總體參數的真實值有一定概率落在與該測量結果有關的某對應區間內。置信區間給出的是聲稱總體參數的真實值在測量值區間內所具有的可信程度，即前面要求的“一定概率”。給定1-α的置信水平，區間估計為

(3)

(4)

由于船舶實際報文中的轉速保留2位小數，而理論轉速為整數，為方便評估，針對每艘船舶，生成最小轉速與最大轉速之間步長為0.1的等差數列作為虛擬的轉速Xvirtual。在本文所述模型中，將船舶理論轉速的三次方作為自變量X，將理論油耗(主機油耗與輔機油耗之和)作為因變量Y。得到回歸模型之后，求Xvirtual對應的油耗為

(5)

(6)

3 試驗分析

本文以“錦泰峰”輪為研究對象，對船舶油耗考核指標進行評估研究。“錦泰峰”輪的vessel_code為B339，查詢最新生效的理論轉速與油耗數據，結果見表4。

表4 “錦泰峰”輪最新生效的理論轉速與油耗數據

查詢“錦泰峰”輪近1 a的實際運營日報中日航行時長超過23 h的轉速與油耗數據，根據式(1)得到修正的日油耗。利用vessel_code、日報時間和航次時間，將日報與航次報相關聯，得到航次報中的貨量數據。日報中的空滿載情況利用航次報中的cargo_volumn字段表示，cargo_volumn不為0，記為1，為滿載，否則記為0，為空載。表5為“錦泰峰”輪實際轉速與油耗數據。

表5 “錦泰峰”輪實際轉速與油耗數據

采用Plotly繪制實際轉速的箱型圖，查看“錦泰峰”輪實際運營期間的轉速分布情況，可看到船舶實際運營時的轉速主要集中在80～95 r/min，而分布在70～105 r/min，70～80 r/min和95～105 r/min范圍內的理論轉速與船舶實際運營期間的轉速相比，屬于離群點。圖1為實際轉速箱型圖。

圖1 實際轉速箱型圖

采用Python的statsmodels模塊中的OLS(Ordinary Least Squares)方法，分別對理論轉速的三次方與理論油耗進行回歸，結果見圖2和圖3。

圖2 滿載理論轉速與油耗回歸分析結果

圖3 空載理論轉速與油耗回歸分析結果

從圖2中可看出，R2=0.997，擬合效果較好，Pvalue小于顯著性水平，拒絕回歸系數為0的原假設?；貧w方程為

y=4.058×10-5x3+5.491 3

(7)

從圖3中可看出，R2=0.997，擬合效果較好，Pvalue小于顯著性水平，拒絕回歸系數為0的原假設?；貧w方程為

y=3.936×10-5x3+5.403 1

(8)

將生成的虛擬Xvirtual代入式(7)、式(8)和置信區間公式中，求得95%置信區間見圖4和圖5。

圖4 滿載油耗置信區間與實際油耗

圖5 空載油耗置信區間與實際油耗

將實際運營中的轉速四舍五入，保留1位小數，比較相同轉速下船舶實際運營中的油耗對理論油耗的符合程度。計算得到滿載油耗符合率為0.367，空載油耗符合率為0.684。滿載理論油耗在常用轉速下相比船舶實際運營中的油耗偏高，應當作降低的調整；空載理論油耗在常用的較低轉速下設計合理，但在88 r/min轉速以上設計的偏高，應調低油耗。由上述分析可知，該船的空載和滿載油耗考核指標均存在設計偏高的問題，因此可采用上述方法滾動迭代，幫助船公司根據實際油耗表現合理設置動態考核指標。

4 結 語

本文以中遠海運散貨運輸有限公司的“錦泰峰”輪為研究對象，采用最小二乘法對其理論轉速與油耗進行回歸，將理論轉速作為自變量，將理論油耗作為因變量建立回歸模型，對船舶油耗考核指標的實用性和適用性進行評估。同時，生成虛擬轉速油耗點的95%置信區間，比較相同轉速下實際油耗與理論油耗95%置信區間的符合程度，將其作為船舶油耗考核指標的評價標準。試驗結果顯示，“錦泰峰”輪空載油耗考核指標符合率為0.648，滿載油耗考核指標符合率為0.367，滿載理論指標與實際指標相比設計值偏高，需結合船舶實際情況和管理經驗進行調整。本文只對考核指標進行了評估，在后續研究中，可綜合評價各因素對主機能耗的影響，通過將實船數據與理論考核指標相對比，對船舶設備性能和船體故障等進行評估研究。