基于改进人工势场与气象聚类的船舶能效航线规划与碳强度优化研究

《Applied Surface Science》：Ship ocean voyage weather routing optimization method based on weather clustering

为解决船舶在复杂气象条件下航行安全与能效优化的难题，研究人员开展了基于改进人工势场与气象聚类的智能航线规划研究。通过K-means++算法对气象数据进行聚类分析，结合改进人工势场法生成避障路径，并引入燃料消耗评估模型优化航行能效。研究结果表明，该方法能有效规避高风险气象区域，降低9.3%的年度燃料消耗，使船舶碳强度指标（CII）提升一个评级等级。该研究为智能航运系统提供了动态航线规划的理论基础和技术支撑，对实现航运业减排目标具有重要意义。

　　

随着全球航运业碳排放监管日趋严格，国际海事组织（IMO）推出的碳强度指标（CII）评级体系对船舶能效管理提出了更高要求。传统航线规划方法难以有效应对复杂多变的海洋气象环境，存在高风险区域规避不彻底、燃料消耗优化不足等问题。船舶在航行过程中既需要规避台风、大浪等危险天气，又需要利用有利气象条件降低能耗，这对智能航线规划技术提出了双重挑战。

为应对这些挑战，研究人员在《Applied Surface Science》发表了基于改进人工势场与气象聚类的船舶航线规划研究。该研究通过整合多源气象数据，采用K-means++聚类算法将航行区域划分为危险气象聚类和可航行气象聚类，创新性地提出改进人工势场法生成避障路径，并建立燃料消耗评估模型优化能效航线。研究团队采用了气象数据融合技术、聚类有效性指标（Gap_k）分析、改进人工势场避障算法、燃料消耗动态计算模型等关键技术方法，其中气象数据来源于全球气象预报系统和船舶自动识别系统（AIS）历史数据。

研究结果显示，通过气象聚类分析成功将航行区域划分为三类风险区域：高风险区（R_vt≥9）、中风险区（6≤R_vt≤8）和低风险区（4≤R_vt≤5）。改进人工势场法通过引入斥力半径调整因子α，使船舶在距离危险聚类1.3倍影响半径时开始避障，既保证了安全又避免了过度绕航。在燃料优化方面，研究建立了包含风阻力、波浪阻力和航行距离的综合油耗模型F_MF=F_MF,wind+F_MF,wave+F_MF,distance，通过遍历1-25节航速范围寻找最优油耗点。

特别值得关注的是，研究人员设计了风险等值线和油耗等值线双重可视化系统。风险等值线基于克里金（Kriging）插值法生成，将危险气象聚类内部划分为不同风险等级区域；油耗等值线则根据数据点密度动态调整，密度低于中位数时生成1-2条等值线，高于中位数且油耗差异显著时生成3条等值线。这种可视化方法为船员提供了直观的决策支持。

在案例验证中，该方法成功将年度燃料消耗降低9.3%，相当于减少287吨燃油消耗和900吨二氧化碳排放。CII评级从原来的C级提升至B级，显著改善了船舶的环保性能。避障路径规划精度达到92.7%，相比传统方法提高23.6%，且计算效率满足实时航线规划需求。

研究结论表明，基于气象聚类和改进人工势场的智能航线规划方法能够有效平衡航行安全与能效优化的矛盾。该方法不仅考虑了静态气象条件，还能适应气象系统的动态变化，为船舶提供安全、经济、环保的航线方案。讨论部分指出，该研究的创新点在于将气象聚类分析与人工势场法有机结合，通过量化风险评估和油耗优化实现了航线规划的智能化决策。未来研究可进一步考虑多船协同避障和复杂海况下的动态路径规划，为智能航运系统的发展提供更完善的技术支持。

这项研究的重要意义在于为船舶能效管理提供了切实可行的技术方案，有助于航运业应对日益严格的碳排放法规，推动绿色航运技术的发展。通过科学的航线规划，不仅能够降低运营成本，还能显著减少环境污染，实现经济效益与环境效益的双赢。