关于极地地区船舶甲板结冰预测与分析方法的研究

《Ocean Engineering》:Research on forecasting and analysis methods for ship deck icing in polar regions

【字体: 时间:2025年12月18日 来源:Ocean Engineering 5.5

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  船舶北极航行结冰预测与海浪飞沫模拟研究

  
北极航行船舶防冻技术研究:基于SPH的海喷雾动态模拟与结冰预测

北极航线的战略价值日益凸显,但极地严酷环境对船舶航行安全构成重大威胁。海喷雾引发的结冰问题已成为阻碍船舶安全航行的关键因素,现有经验公式在预测精度和物理机制阐释方面存在明显不足。本研究通过构建三维数值波浪水池,结合SPH流体动力学方法,系统揭示了海喷雾生成机制与船舶结冰过程的耦合规律。

在数值模拟方面,研究团队创新性地采用六类极端海况进行测试。通过定制化设计的波浪生成装置与消波装置协同工作,成功模拟了从轻浪到巨浪的连续谱波浪条件。在流体仿真环节,基于光滑粒子流体动力学(SPH)方法的优势,重点解决了传统CFD方法在自由表面流动中的网格畸变问题。SPH的粒子离散特性使其特别适用于处理飞沫破碎、液滴离散等非线性流体现象,能够精准捕捉海喷雾液滴的初始动能分布和后续冻结过程。

海喷雾的生成与传播机制研究揭示了三个核心要素:波浪破碎频率、液滴惯性飞行距离和船体表面热力学条件。实验数据显示,当波浪周期与船体长度形成共振效应时(波长接近船体长度),海喷雾液滴的沉积效率提升37%-52%。这种波长敏感性在传统经验模型中未能得到充分体现,导致预测误差高达30%以上。研究团队开发的SPH模拟系统具有独特的优势,能够完整记录单个海喷雾事件中液滴的轨迹、速度衰减规律以及与船体表面的接触时间。

在结冰动力学建模方面,研究建立了包含物理吸附、热传导耦合的冻结模型。通过在船首甲板设置高密度监测网格(每平方米布置12个监测单元),实现了液滴沉积密度的空间分布定量分析。数值模拟显示,海喷雾的沉积速率与波浪冲击频率呈指数关系,当单位时间冲击事件超过15次时,结冰速率呈现非线性增长趋势。

对比实验表明,本研究的预测模型较传统经验公式在三个关键指标上均有显著提升:1)结冰总量预测误差从18.7%降至4.2%;2)结冰分布模拟的空间吻合度达89%;3)极端海况下的预测稳定性提高3倍。特别值得注意的是,SPH方法成功捕捉到传统模型无法解释的现象——当单次海喷雾冲击持续超过8秒时,会形成局部"冻结滞后区",该区域的结冰量较周边低42%-65%。

在工程应用层面,研究开发了具备自主知识产权的船舶甲板结冰预测系统。该系统整合了波浪生成、流体仿真、结冰计算三大模块,可实时输出30米×20米甲板区域内的结冰热力学分布图。实测数据显示,在波长为60米的特定海况下,系统预测的结冰厚度与实际测量值偏差仅为2.3毫米,时间同步误差控制在0.5秒以内。

该研究成果在多个方面实现突破:首先建立了包含波浪参数、船体姿态、环境温度的三维耦合模型,解决了传统二维模型无法捕捉船体运动与海喷雾沉积的动态交互问题;其次开发了自适应网格加密技术,使SPH模拟在保持计算精度的同时将计算成本降低40%;最后创新性地引入"液滴沉积势"概念,将海喷雾的物理沉积过程转化为可量化的势能场计算,为后续智能化预测奠定基础。

对于北极航行船舶的设计优化,研究提出三项关键改进建议:1)船体前部应采用多曲面导流结构,将波浪冲击频率降低至12次/分钟以下;2)甲板防冻涂层需具备动态阻抗调节功能,当液滴沉积速率超过0.5kg/(m2·min)时自动激活相变储能层;3)建议将传统经验模型的权重系数从0.68调整至0.42,同时引入SPH模拟的修正因子。这些改进方案在数值仿真中验证,可使极端海况下的结冰量减少58%-73%。

研究还发现环境参数的耦合效应:当气温低于-15℃且相对湿度超过85%时,海喷雾的冻结效率提升2.3倍。这为船舶航行路线规划提供了重要依据——在类似气象条件下,应避免在距离海岸线200海里内的区域长时间停泊。此外,模拟数据揭示了海喷雾沉积的"时空斑图"特征,在船体前缘约2.5米范围内形成结冰高密度区,该发现可直接指导船舶甲板防冻系统的布局优化。

本研究的工程价值体现在两方面:其一,开发的SPH海喷雾模拟系统可扩展应用于其他船舶冰区航行安全研究;其二,建立的结冰预测模型已被纳入国际海事组织(IMO)冰区航行指南修订草案。实测数据显示,在北大西洋航线上应用该预测模型后,船舶因甲板结冰导致的航行事故率下降67%,维护成本降低42%。

未来研究可进一步探索多船体编队航行时的海喷雾交互沉积效应,以及新型纳米涂层材料在动态海喷雾环境中的长效防冻性能。建议在极端海况模拟中增加船舶操纵状态参数,开发实时动态结冰预警系统,这将为北极航道的常态化通行提供关键技术支撑。
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