​GNV选用RINA的机器学习和预测模型，优化新船的能源使用

​GNV选用RINA的机器学习和预测模型，优化新船的能源使用:RINA官微消息，GNV选用RINA的SERTICA Performance用于其最新的船队成员GNV Polaris，并立即在从中国到意大…

RINA官微消息，GNV选用RINA的SERTICA Performance用于其最新的船队成员GNV Polaris，并立即在从中国到意大利的首航中测试该船。该工具用于监测船舶的操作数据，允许有效的能源消耗管理和性能优化。
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7 [( O9 |- z: g得益于该系统，GNV确定了两个最佳操作场景，允许最低的特定燃料消耗，并且预测模型既可以作为基准，也可以作为未来操作的模拟器。

该先进系统作为实时数据收集器，通过安装在船上的传感器网络记录关键参数，如燃料消耗和柴油发电机及发动机的功率。虽然其主要关注点是监测能源支出，但收集的数据允许计算船舶的实际效率，为船上船员和岸上管理提供全面的操作性能视图。

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- W' r7 P' J: D8 K* A) ?5 @  [3 j在GNV Polaris的航行过程中，以不同速度和配置模拟了各种操作场景，例如交替使用柴油发电机和轴发电机，以确定燃料消耗方面最有效的解决方案。随后，测试了热那亚-巴勒莫航线的操作设置，验证了海试结果与预测的一致性。分析确认了系统的准确性，允许定义减少燃料消耗的最佳配置。
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. P) W! p2 J) \- O; K( l该项目还包括使用机器学习技术开发预测模型。用收集的数据训练的船舶物理模型达到了显著的准确性。性能模型已被证明是可靠的工具，可以准确估算船舶效率，并可以作为评估性能随时间退化的基准或作为船舶在不同航线或时间表上部署时的场景模拟器。该分析还可能表明需要进行改造行动，例如船体和螺旋桨清洁或发动机维护。
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GNV能源效率总监Ivana Melillo表示，“GNV在可持续航运方面取得了重大进展，其最新举措之一是引入了GNV Polaris，这是四艘新船中的第一艘，旨在提高海上运输的可持续性。GNV Polaris具有高环境标准，可以实现超过30%的燃料节省，与目前船队中的船舶相比，显著减少了CO₂排放。
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% D# f" S; F- m3 y* F# ?% Q* A4 Q# x# }GNV计划继续现代化其船队，引入更多环保船舶。这包括引入符合更高环境标准的新船，减少排放并提高燃料效率。GNV正在探索使用液化天然气（LNG）和生物燃料等替代燃料。这些燃料与传统海洋燃料相比，排放更少。

8 w) z0 L; O- f* L! ]+ f6 z) M) Z我们正在投资利用数字技术优化船舶能源使用的能源管理系统。这有助于减少排放并提高整体可持续性。这些数字化努力是GNV更广泛战略的一部分，旨在提高操作效率，减少环境影响，并为海上运输的更可持续未来做出贡献。”
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RINA海洋数字解决方案执行总监Lars Riisberg表示，“SERTICA Performance的附加价值在于其提供无与伦比的数据监测和分析能力。通过每五分钟收集数据并传输汇总到岸上，它能够进行详细的历史分析。其实时仪表板可远程访问，支持连续监测和内部评估及燃料预算规划的高级分析。一个关键优势是其能够设置实时传感器状态监测的警报，确保及时检测异常。此外，SERTICA Performance跟踪船体退化和能源效率，将实时性能与最佳条件进行比较，以推动明智的决策。”
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目前安装在超过800艘船上，SERTICA Performance继续扩展，在建造中的船舶上进行新的实施。

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1 a2 s+ g7 i, Q* w) j) T数据来源：龙de船人
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