船舶主机低功耗电子电路故障准确获取系统

为提高船舶主机低功耗电子电路故障的检测效果,设计了一种船舶主机低功耗电子电路故障准确获取系统。首先分析了当前船舶主机低功耗电子电路故障检测的研究现状,指出各种检测方法的不足,然后引入层次分析法对船舶主机低功耗电子电路故障特征进行分析,确定每一个特征对故障检测结果的权重,并采用支持向量机根据权重对船舶主机低功耗电子电路故障进行检测,最后将应用于船舶主机低功耗电子电路故障准确获取系统中。仿真测试结果表明,本文系统的船舶主机低功耗电子电路故障检测精度高,降低了船舶主机低功耗电子电路故障检测误差,可以应用于实际的船舶主机电路故障检测中,具有较高的实际应用价值。     

基于人工蜂群算法的船舶航速优化

航速优化是船舶智能能效管理的主要组成部分,对降低船舶营运成本、减少温室气体排放具有重要意义。为减少船舶航行时的主机燃油消耗,根据实船数据首先构建了主机油耗模型,模型的平均误差仅为0.813%,然后对整个航程进行分段,基于人工蜂群算法对整个航程的航速进行优化。经过验证可得结论：优化后的航速对应的整个航程航行时间减少了14.44%,油耗量降低了3.012%。研究结果表明,使用人工蜂群算法对航速进行优化,能够对航速提出建议,达到提高船舶能效水平,提高经济性、环保性的目标。     

适用于中小型柴油主机的CDY型电动遥控装置

一、概述船舶主机遥控能提高船舶的操纵性能,保证航行安全,减轻船员的劳动强度,改善工作条件,是船舶自动化的一个重要环节。 CDY型柴油主机电动遥控装置是根据长江船舶使用的一些主机机型情况,从简便、可靠、经济、实用角度出发研制的。在满足柴油     

可变比例掺水甲醇燃料供给系统原理性设计

船舶主机排放NO_x需要满足IMO TierⅢ的要求,基于MAN主机给出的甲醇掺水可有效降低排放NO_x的实验数据,设计了淡水掺入甲醇的供给系统。船舶燃料通过设计的甲醇燃料供给单元和淡水供给管路,再经比例混合供给主机。对二级加压加温、比例供给、消除管路气阻、惰化防爆安全等重点问题和关键点展开分析。该设计可实现淡水和甲醇按指定比例混合,压力和温度满足主机使用要求,分析表明,在主机负荷25%时,淡水可实现掺混质量流量比0.8,在主机负荷100%时,淡水可实现掺混质量流量比0.4,并可根据负荷变化实现比例可变。     

MANB&W超长冲程ME机型主机的结构特点及管理要点

<正>0引言MAN BW二冲程低速柴油机广泛应用在远洋船舶上,随着世界海运业的发展,MAN BW超长冲程(S系列)ME机型主机已经被广泛使用在新造船舶上。ME机型主机与20年前的主流机型——MC机型主机相比,环保节能,具有极大的优越性,逐渐取代MC机型地位。超长冲程ME机型的管理与MC机型的管理有较大区别,现就其结构特点及管理要点进行简单描述。     

水流速度对内河船舶营运能效影响分析

本文在能源消耗和环境污染的危机下,致力于内河船舶能源消耗和温室气体排放的研究,分析了水流速度对内河船舶营运能效的影响。本分析是基于一艘客船的数据进行的,分别对不同航段下水流速度,主机转速,燃油消耗进行测量,并计算得到内河船舶营运能效。根据测量结果提出内河船舶营运能效提升策略,为内河航运业的节能减排提供帮助。     

基于EEDI Ⅲ要求的某新巴拿马型散货船主机选型

针对新巴拿马型散货船主机选型和满足船舶能效设计指数（EEDI）Ⅲ的问题,对新巴拿马型85 000 t散货船主机最小装机功率的评估方法和EEDI进行分析和计算。获取主机最小装机功率参数,对低转速主机机型进行选型,合理选择主机约定最大持续功率（Specified Maximum Continuous Rating,SMCR）和转速,降低主机功率储备和单位油耗。在仅预留适当的主机功率裕度且不配置额外的节能设施或不采用环保新能源的设计方案措施下,确保船舶满足EEDI Ⅲ的要求,为85 000 t散货船主机选型和设计提供参考。     

船舶减低航速背后的经济和环境问题

当今远洋人为了降低营运成本而纷纷减低航速。从燃油成本上涨和船舶排放CO2带来环境问题两方面入手,指出合理地减低船舶速度可以节约成本,并使船舶更加环保,船舶主机等动力设施工作寿命延长。     

环境湿度对船舶主机动力和排放的影响

大型低速二冲程柴油机凭借良好的动力性和低油耗的特点,在船舶上有大量的应用。然而,随着全球环境的日益恶化和人们环保意识的不断增强,船舶主机因为燃油质量差和排放控制水平相对较低排放出尾气中的NOx和Soot成为影响大气污染的重要部分,尤其在港口城市中,已经成为不可忽视的因素。本文用GT-POWER建立一维仿真模型,分析环境湿度对船舶主机动力和排放的影响,结果显示随着环境湿度的提高,船舶柴油机的燃烧压力峰值和温度峰值都有所下降,排放方面NOx会大幅降低,Soot会提高。     

主机排放噪声对船舶舱室噪声的影响研究

基于统计能量方法研究主机排放噪声对船舶舱室噪声的影响规律。建立某船舱室噪声预报模型,分析是否考虑主机排放噪声时舱室噪声水平,探究是否需要考虑主机排放噪声对舱室噪声影响。研究表明,考虑主机排放噪声的舱室噪声计算结果更接近测试值,且主机排放噪声是距主机舱较近舱室噪声的重要成分,对于居住室、医护室等对噪声要求较高的舱室应考虑主机排放噪声的影响。     

神经网络算法在船舶柴油主机氮氧化物排放预测中的应用

当前,船舶动力系统中柴油主机的氮氧化物排放对大气环境的污染日益严重。为了实时测量氮氧化物排放,本文首先分析了柴油燃料过程中氮氧化物的成分和生成过程,并分析了使用碳平衡法和碳氧平衡法测量氮氧化物的方法。最后针对柴油主机设计了神经网络模型,将氮氧化物排放量的预测误差降低至5%以内。     

FMEA在船舶主机润滑系统中的应用

应用故障模式及影响分析方法(FMEA)对船舶主机润滑系统出现故障的原因和模式进行研究和分析,计算出故障的风险度并进行分级,根据结果提出提高其可靠性的措施。本文研究为轮机人员有效地对船舶主机润滑系统进行维护和管理提供帮助。     

绿色35000吨散货船主机选型优化研究

从节能和减排的角度重点研究主机的选型.通过优化选型,将具有最低燃油消耗量,最低温室气体排放以及最高纯现值的主机选为绿色35000吨散货船的主机.为进一步降低燃油消耗量,通过主机与螺旋桨优化匹配以完成主机的优化选择.优化选择体现在以下四方面:(1)在相同服务航速条件下,采用低转速大直径螺旋桨进一步降低对主机功率的需求; (2)采用低燃油消耗率的主机;(3)采用低的减功率输出方法选择主机,使燃油消耗进一步降低; (4)备选主机的排放要满足IMO及MARPOL 73/78的有关要求.对六种机型进行了对比选择,6S46ME-BSTⅡ型主机因具有最低燃油耗量,最低温室气体排放以及最高纯现值,可作为绿色35000吨散货船的首选主机.该型主机与原来安装的6S42MC7主机相比燃油消耗量的节省可达19.5%.     

RT-flex主机使用低硫轻油引发的故障与处理

<正>0 引言根据交通运输部[2018]168号文件,自2019年1月1日起对进入沿海控制区的船舶强制使用硫质量分数不大于0.5%的燃油,自2020年1月1日起对进入内河排放控制区的船舶强制使用硫质量分数不大于0.1%的燃油。长三角排放控制区已率先于2018年10月1日开始实行上述强制要求。笔者所在船舶每周驶入长三角排放控制区,主机和副机换用低硫轻油1次,现就进入排放控制区RT-flex型主机换用低硫轻油所引发的故障及管理经验进行分析和     

船舶柴油机动力装置发展趋势与环境关系的探讨

此文分析了柴油机作为船舶主机的地位和其在未来相当长的时间内的不可代替性;介绍了IMO关于船舶柴油机废气排放的有关规定,提出了在今后一段时间内“低环境污染”将是继可靠性、经济性之后的船舶柴油机的又一研究开发重点,经济性和低污染必须并重考虑;介绍分析了船舶柴油机的主要有害排放物,并着重介绍了几种有可能很快得到应用的降低氧化氮排放的技术措施。     

船舶主要动力设备能效模型与仿真分析

根据船、机、桨关系,以船舶动力装置的能量传递为基础,基于Matlab/Simulink仿真平台建立主机能效模型。以某内河旅游船舶为研究对象,根据船体与主机参数,利用回归多项式法得到螺旋桨敞水特性曲线。在船舶上安装油耗仪等传感器,采集了主机瞬时油耗、船舶对地航速、对水航速等数据,并计算了主机的实际能效。针对实船采集的数据,分析了航道水流速度的分布特征。基于仿真模型,计算了船舶在不同航道水流速度与对水航速下的主机能效,比较分析了实测数据与仿真结果,并对模型进行了验证。本文研究对于提升船舶的营运能效指数具有实际指导意义。     

主机降功率在大型集装箱船上的优化设计

为满足当前日益严苛的排放要求,在实现降低油耗的同时提升船舶的绿色环保性能,提出采用主机降功率设计的方法,并对该方法在已建成船舶和新造船中如何使用进行详细的阐述,最终通过在大型集装箱船上的应用,验证了该方法的可行性与有效性。     

近海石油平台支援船主机油耗优化模型的建立

对近海石油平台支援船进行研究,建立近海石油平台支援船关于风、浪、潮汐的船舶数学运动模型,并计算目标船裸船体阻力和附体阻力。根据主机功率的传递过程以及船舶有效功率的估算方法,建立船舶主机油耗优化模型。运用基于遗传算法的多目标优化方法对主机油耗优化模型进行计算与验证。结果表明,优化后的主机油耗模型具有良好的节能效果。     

基于改进神经网络的船舶主机温度预测

由于传统神经网络存在收敛速度慢的缺陷,导致对船舶主机温度预测精度低,为了对船舶主机温度进行精确的预测,设计了基于改进神经网络的船舶主机温度预测模型。首先对当前船舶主机温度预测研究现状进行分析,找到引起预测效果差的因素,然后采集船舶主机温度变化的时间序列,并采用过程神经网络对船舶主机温度变化趋势进行估计,实现船舶主机温度预测,最后进行船舶主机温度预测验证性实验。结果表明,改进神经网络可以提高船舶主机温度预测精度,船舶主机温度预测误差远远小于传统神经网络,获得了比较满意的船舶主机温度预测结果。     

船舶柴油机NOx排放特性神经网络预测中的试验设计

研究船舶柴油机NOx排放特性神经网络预测中的学习样本选取试验设计方法。根据用于主机的船舶柴油机可能持续运行范围的工况变化特点,提出采用功率因素变边界的均匀设计法进行试验设计选取样本,并验证了其可行性。研究结果表明,变边界均匀设计法选取的样本用于神经网络训练,预测精度明显高于随机样本选取法。4位级变边界均匀设计法选取的样本训练得到的神经网络模型,NOx排放浓度预测误差小于3.8%,NOx比排放预测误差小4.5%。