舰船科学技术  2023, Vol. 45 Issue (1): 135-140    DOI: 10.3404/j.issn.1672-7649.2023.01.024   PDF    
船舶能耗模型构建及清洁能源适用性分析
谭韬1, 王丽铮1, 张伟2     
1. 武汉理工大学 船海与能源动力工程学院,湖北 武汉 430063;
2. 中国船级社 武汉规范研究所,湖北 武汉 430022
摘要: 清洁能源应用是航运业实现减碳目标的主要措施,清洁能源动力船舶的运行特点与通航环境的关联性比柴油动力船更大,准确计算船舶能耗和排放是清洁能源适用性分析的前提。采用Matlab/Simulink平台,构建基于通航环境和实际营运策略的能耗计算模型。以长江7500吨级干散货船为例,综合分析船舶采用不同能源动力形式的计算结果,推荐出适配的清洁能源应用方案。结果表明:当前阶段,LNG是适用的清洁能源,混合动力、柴油-LNG双燃料机械动力是适配的动力形式。
关键词: 清洁能源     通航环境     营运策略     能耗模型    
Ship energy consumption model construction and clean energy applicability analysis
TAN Tao1, WANG Li-zheng1, ZHANG Wei2     
1. School of Naval Architecture Ocean and Energy Power Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China;
2. Wuhan Rules Research Institute, China Classification Society, Wuhan 430022, China
Abstract: Clean energy application is the main measure to achieve the carbon reduction target in shipping industry. The operating characteristics of clean energy powered ships are more related to the navigational environment than diesel powered ships, and accurate calculation of energy consumption and emission of ships is the prerequisite for clean energy applicability analysis. Matlab/Simulink platform is used to construct an energy consumption calculation model based on the navigable environment and actual operation strategy. Taking the Yangtze River 7 500-ton dry bulk carrier as an example, the calculation results of different energy power forms are analyzed comprehensively, and the suitable clean energy application scheme is recommended. The results show that LNG is the applicable clean energy source at the current stage, and hybrid power and diesel-LNG dual-fuel mechanical power are the suitable power forms.
Key words: clean energy     navigable environment     operation strategy     energy consumption models    
0 引 言

我国交通领域是唯一还在上升的碳排放领域[1],占全社会排放约11%,其中水路约占6.5%,水运行业碳达峰面临挑战。目前我国航运业正以“双碳”目标为引领探索船舶低碳发展路径,应用新/清洁能源是船舶实现减碳目标的主要措施[2]。合理运用清洁能源应先厘清船舶能耗,在复杂通航环境下,船舶能耗与通航环境特征和船舶营运策略紧密相连,构建准确计算船舶能耗的模型是进行清洁能源适用性分析的前提。

国内外已从多方面对船舶能耗进行研究。有学者运用理论公式进行能耗模型的构建,Sun等[3]运用船舶阻力的计算公式,并分析船-机-桨的运动机理,进而建立船舶的能耗模型。范爱龙等[4]根据船-机-桨匹配关系,基于Matlab/Simulink建立内河旅游客船主机能效模型。尹奇志等[5]对电力推进游轮进行能效建模研究。另外,近年来众多学者运用智能算法对船舶能耗进行预测,Jeon等[6]借助人工神经网络的方法,基于收集的船舶运行数据,包括航程、发动机功率和船速等,并进行大数据分析,建立能耗模型,研究结果表明该模型可以较为精确地计算主机的油耗。叶睿等[7]不仅考虑船舶运行数据,还考虑了船员操作等因素,运用人工神经网络对传统的油耗模型进行了优化,该研究对能耗模型的改进具有一定的借鉴意义。龚芳海等[8]基于云数据挖掘技术建立了舰船能耗预测模型;王凯等[9]分析了基于机器学习的不同预测算法的精度和效果,验证了各算法的特点和优势。基于智能算法的能耗预测模型准确性高,但对数据的要求也较高,不具备普适性,在论证阶段不适用。根据理论分析建立的能耗模型,未将复杂通航环境特征和船舶营运策略变化结合考虑。针对这一问题,以长江干散货船为例,建立基于不同季节、不同航段通航环境和船舶营运策略的能耗仿真模型,并将模型代入清洁能源适用性评价指标,为船舶清洁能源适用性分析提供参考。

1 船舶清洁能源应用现状

纵观能源利用发展历程,近几十年,船舶上应用的能源主要是柴油。长江等内河航运在带来运输效益的同时,因燃烧传统柴油燃料给环境造成了巨大的污染。《内河航运发展纲要》中提出要加大新能源、清洁能源在内河船舶的推广应用力度。目前,能作为船舶可替代新/清洁能源主要有LNG、甲醇、锂电池、燃料电池、太阳能和风能等。

1.1 LNG动力船

截至2021年底,全国已有LNG动力船300余艘,长江水系共有200艘左右。现阶段由于长江干线LNG加注站少,船舶动力响应要求高的原因,LNG动力船主要分布在长三角水网地区,长江干线运力较少,但政府、航运企业和发动机厂商均在积极发展LNG动力船。在加注站建设规划方面,交通运输部正积极推进LNG动力船舶加注网络基础设施规划和建设,保障LNG资源供应和LNG动力船舶加注,加快LNG动力船的推广应用。在气体发动机方面,多点喷射进气方式的混烧机是内河水域LNG动力船舶的替代机型,但替代率无法处于较高水平,发动机厂商正致力于研究微引燃双燃料发动机。

1.2 甲醇动力船

2016年,Waterfront航运公司租赁的3艘5万吨甲醇运输船将成为全球首批使用甲醇作为燃料的远洋运输船。Proman Stena Bulk在广船国际订造2艘甲醇动力49900载重吨油船。甲醇正在成为最可行、排放量最低且具有成本效益的船用燃料替代品之一。与常规船用燃料相比,甲醇可减少95%以上的硫氧化物、颗粒物和60%的氮氧化物。除清洁环保外,由于甲醇是一种安全、可降解的船用燃料,甲醇动力船的改造费用更低。甲醇为未来船舶减碳提供了一条途径,但目前长江船用甲醇供应链处于空白,短期内不能应用于长江船舶。

1.3 纯电池动力船

近年来,国外纯电池动力船舶发展迅速,特别是北欧和北美地区,在政府的大力推动下,已经取得了巨大的发展,并制定了科研创新项目推广电力推进船舶。近年来,我国大力发展纯电力推进船舶。目前我国内河已建纯电池动力船舶20余艘,在建及计划建造纯电池动力船舶10余艘,应用船型有客船、渡船、公务船、干散货船等。纯电池动力船舶由于能量存储能力限制了续航里程,目前主要应用于中短途小型船舶,以区域性游览船、渡船为主。

1.4 燃料电池动力船

国内外燃料电池船舶应用发展仍处于研究测试阶段,美日韩在船舶中长期发展战略规划中都提到将燃料电池技术应用到船舶行业中,以减少排放、应对传统化石能源危机。目前国内燃料电池在船上的应用大体上仍处在理论研究阶段,短期内不能实船应用。且燃料电池功率比较小,无法满足货运船舶对于动力系统主机功率的需求。

1.5 太阳能动力船

太阳能动力船舶的能源转换形式主要是将太阳能转化为电能,再为船舶动力系统和船用电源提供能量。其中对小型船舶而言,太阳能产生的电能已可基本满足全船所需能源,对于运输船舶可作为以中国辅助能源。2013年,武汉理工大学为“中远腾飞”号设计了一套光伏系统,并推广应用于长江800PCC商品汽车滚装船。

1.6 风能动力船

风帆作为辅助推进动力在降低油耗和排放方面具有明显效益,国内外对船舶应用风力助推开展了相关研究和实船应用,风力助航相关产品已投入商用,技术标准正在发展完善,为船舶风力助航进一步发展奠定了基础。但内河水域风能资源较为有限,风帆的布置对甲板面积有一定的要求,且对船舶稳性和操纵性的影响较大,因此利用风帆助航的船舶多为大型远洋船舶,在内河船舶的应用空间相对有限。

船舶在航行过程中所处的通航环境会不断变化,航运企业为降低燃油成本使营运效益最大化,通常会根据通航环境的变化采取不同的航行策略,若按照设计航速进行全程平均的能耗估算与实际情况有较大差距,且清洁能源动力船舶的运行特点与通航环境的关联性比柴油动力船更大。因此,需针对通航环境和实船营运策略构建船舶能耗模型,计算船舶燃料消耗量和碳排放情况。本文以长江干散货船为研究对象,构建能耗模型,从经济性和减排程度进行清洁能源适用性分析。

2 基于通航环境特征和营运工况的船舶能耗模型构建

长江船舶的能耗模型在以能耗理论模型的基础上,结合不同季节、不同航段的通航环境特征和船舶营运策略构建,计算不同通航环境下的航行阻力,分析船体–螺旋桨–主机之间的能量转换关系,获得船舶主机的燃料消耗量。

2.1 能耗理论模型

长江不同航段通航环境差异较大,根据不同航段的环境特点,将长江分为 $b$ 个季节, $a$ 个航段,通过计算某一季节各航段的燃料消耗量,得到该季节1个航程的燃料消耗量,将不同季节往返航程的油耗累加得到该船全年的油耗,全年油耗如下式:

$ {Q_{}} = \sum\limits_{b = 1}^m {} \sum\limits_{a = 1}^n {\left[ {c \cdot {G_{b,a}} \cdot {D_a}} \right]} + {Q_{aux}} 。$ (1)

式中: $Q$ 为船舶全年燃料消耗总量,t; $c$ 为船舶在季节 $b$ $a$ 个航段的航次数, ${G_{b,a}}$ 为船舶在季节 $b$ $a$ 个航段的单位距离的燃料消耗量; ${D_a}$ 为第 $a$ 个航段距离,km; ${Q_{aux}}$ 为副机的燃料消耗总量,t。其中,辅机燃料消耗总量 ${Q_{aux}}$ = $0.2 \times {Q_{}}$ [10]

船舶在季节 $b$ $a$ 个航段主机单位距离的燃料消耗量如下式:

$ {G_{b,a}} = \frac{{{P_{b,a}} \cdot {g_{b,a}}}}{{{v_{g,b,a}}}}。$ (2)

式中: ${P_{b,a}}$ 为船舶在季节 $b$ $a$ 个航段主机输出功率,kW; ${g_{b,a}}$ 为船舶主机的燃料消耗率,g/(kW·h); ${v_{g,b,a}}$ 为船舶在季节 $b$ $a$ 个航段对地速度,m/s。

船舶在不同航速下航行,为克服船舶所受的航行阻力,船舶主机会发出不同的功率。根据船-机-桨匹配关系,某一航速下船舶主机功率可以由下式表示:

$ {P_{b,a}} = \frac{{{R_{b,a}} \cdot {V_{S,b,a}}}}{{K \cdot {\eta _S} \cdot {\eta _G} \cdot {\eta _R} \cdot {\eta _H} \cdot {\eta _0}}} 。$ (3)

式中: ${P_{b,a}}$ 为船舶主机输出功率; ${R_{b,a}}$ 为船舶在季节 $b$ $a$ 个航段受到的航行阻力; $K$ 为螺旋桨个数; ${\eta _{_S}}$ 为轴系传递效率; ${\eta _G}$ 为齿轮箱效率; ${\eta _R}$ 为螺旋桨相对旋转效率; ${\eta _H}$ 船体效率; ${\eta _0}$ 为螺旋桨敞水效率; ${V_{S,b,a}}$ 为船舶在季节 $b$ $a$ 个航段静水速度,m/s。

$ {V_{S,b,a}} = {v_{g,b,a}} \pm {v_{w,g,a}}。$ (4)

式中: ${V_{S,b,a}}$ 为船舶在季节 $b$ $a$ 个航段静水速度,m/s; ${v_{g,b,a}}$ 为船舶在季节 $b$ $a$ 个航段对地速度,m/s; ${v_{w,b,a}}$ 为季节 $b$ $a$ 个航段水流速度,m/s。

船舶在航行过程中,船体会受到风、浪、流等对它的阻力,船舶主机的能耗主要用来克服航行阻力使船舶达到以一定的速度,船舶受到的航行阻力可表示为:

$ \begin{split} {R_{b,a}} & = {R_{T,b,a}} + {R_{wave,b,a}} + {R_{wind,b,a}} + {R_{shallow,b,a}}= \\ & F\left( {{v_{g,b,a}},{v_{w,b,a}},{v_{wind,b,a}},{H_{b,a}}} \right) 。\end{split} $ (5)

式中: $ {R_{b,a}} $ 为船舶航行总阻力,N; ${R_{T,b,a}}$ 为船舶静水阻力,N; ${R_{wave,b,a}}$ 为船舶兴波阻力,N; ${R_{wind,b,a}}$ 为船舶风阻,N; ${R_{shallow,b,a}}$ 为船舶浅水阻力,N; ${v_{g,b,a}}$ 为船舶在季节 $b$ $a$ 个航段对地速度,m/s; ${v_{w,a}}$ 为季节 $b$ $a$ 个航段水流速度,m/s; ${v_{wind,b,a}}$ 为季节 $b$ $a$ 个航段风速,m/s; ${H_{b,a}}$ 为季节 $b$ $a$ 个航段航道水深,m。

2.2 航段划分

长江覆盖地理区域之广,不同地理区域的航行环境的差异较大,导致船舶在不同航段、不同季节的航行状态不同。在长江航道局对长江航道划分的基础上,根据长江干线水文情况和船舶实际营运情况,对航段进一步划分。长江干线水文条件的变化以地域变化有较明显的区别,其中,重庆到坝前除奉节段在部分季节为回水变动区,其他时段水流条件较好;葛洲坝到三峡大坝段在洪水期是急流航段,其他时期水流条件较好;武汉–城陵矶–宜昌段,由于枯水期航道摆动导致浅水急流;武汉到上海航段航道主要是水深的变化,在洪水期对船舶工况造成影响。因此,将长江干线划分为重庆–坝前、两坝间、宜昌–城陵矶、城陵矶–武汉、武汉–芜湖和芜湖–上海6个航段。

2.3 能耗模型主要影响参量确定

基于上述理论分析,船舶总能耗是船舶对地航速、通航环境(水流速度、风速、航道水深)和燃料消耗率的函数,通过对船舶营运工况的调研和实测数据的分析得出上述主要要素。

2.3.1 船舶对地航速

长江船舶均在保证安全航行的前提下航行,不同船舶采取的航行策略相似,通过调研长江干散货典型代表船型的营运工况,结合实测的船舶对地航速,分析得出船舶对地航速的大致情况,如表1所示。

表 1 船舶对地航速 Tab.1 Ship to ground speed
2.3.2 通航环境

长江干线航道情况复杂多变,各处水深均不一致,不能准确衡量,因此以长江航道局发布的航道维护水深作为参考,分析每月不同航段维护水深情况,得到不同航段不同季节航道维护水深的平均值,具体数值如表2所示。

表 2 各航段航道维护水深 Tab.2 Depth of waterway maintenance for each navigation section

水流速度结合船载能效数据采集系统与监控系统获得,通过数据清洗和分析,判断异常数据,获得的部分有效数据如表3所示。

表 3 部分实测有效数据 Tab.3 Part of the measured valid data

通过该船主机的额定转速和功率、设计航速计算在不同主机转速下该船的静水航速,根据式(4)计算在不同时间、不同地点的水流速度,部分数据如图1所示。

图 1 水流分布情况 Fig. 1 Distribution of water flow

通过对实测数据的处理,得到不同航段、不同季节水流速度的平均值。由于长江船舶上层建筑较小,风速对船舶航行的影响不显著,在此仅考虑不同航段的平均风速,不再根据不同季节进行划分,具体数值如表4所示。

表 4 各航段平均水流速度和风速 Tab.4 Average current speed and wind speed for each navigation section
2.3.3 燃油消耗率

通过对船用主机的调研,建立内河船舶常用主机推进特性曲线数据库,通过主机转速与燃料消耗率和主机功率的关系,得出主机功率与燃料消耗率的对应关系。以长江典型代表船型所用6210ZLC-8型主机为例,其燃油消耗率系数图如图2所示。

图 2 燃油消耗率系数图 Fig. 2 Fuel consumption rate coefficient chart
2.4 基于Simulink的主机能耗模型

基于理论模型和实船营运策略,计算船舶的燃料消耗量,其仿真计算步骤如下。

步骤1 输入船舶主尺度参数,根据表1表3表4中的参数,得到船舶在不同季节、航段航行总阻力 $ {R_{b,a}} $

步骤2 根据船-机-桨匹配关系,计算得到船舶在不同季节、航段主机功率,由主机推进特性曲线数据库插值得到燃料消耗率,利用式(2)计算单位距离的燃料消耗量;

步骤3 利用式(1)对航行距离积分,切换船舶所处航段,得到1个航次燃料消耗量,对不同季节所有航次的燃料消耗量求和得到年燃料消耗量。

基于Matlab/Simulink仿真平台,搭建船舶的能耗仿真模型,如图3所示。

图 3 主机能耗模型 Fig. 3 Host energy model
2.5 模型验证

为了验证模型的准确性,利用长江某6700吨级散货船2018年12月–2019年11月航行过程中采集的油耗数据与常用全程平均模型、本文提出的模型计算结果进行比较,结果如表5所示。

表 5 采集数据与仿真结果对比 Tab.5 Comparison of acquisition data and simulation results

对比以上数据,可以发现全程平均的方法计算的耗油量是实际情况的1.89倍,存在有较大差距。仿真结果与实际采集数据误差为2.37%,拟合程度较好,本文构建的能耗模型是有效的。

3 长江散货船清洁能源适用性分析 3.1 分析对象及能源应用方案设定

选取长江全线7500吨级干散货船为分析对象,该船是一艘载运煤炭、金属矿石、建筑沙石料等干散货内河散货船,常年航行于长江上海–重庆航线,丰水期可航行于长江上海–泸州航线。目前,LNG已经实现了大规模实船应用,供应链体系已经成型;甲醇可直接替代传统船用燃料油;液氨动力船用主机目前还处于研发之中;氢动力和电动船舶由于在能量密度方面的劣势,近期看更可能在内河船舶、拖轮、中小型海工辅助船等领域实现较大规模应用[11]。在2030年前长江干散货船动力形式以传统机械动力、混合动力为主,纯电力动力为辅;能源以柴油、天然气为主和电能为辅,为此拟定方案动力选型参数如表6所示。

表 6 动力选型参数表 Tab.6 Power selection parameters table
3.2 方案比选

清洁能源应用是实现航运业减碳目标的主要措施,且清洁能源的应用与船舶的营运效益之间的矛盾较为突出,因此选用经济性和排放对清洁能源应用方案进行评价,其中经济性指标选用必要货运费率(RFR),排放指标选用船舶能效营运指数(EEOI)。采用加权和法将多指标转化为综合指标,数学表达式如下:

$ J{\text{ = }}\alpha {f_1}\left( x \right) + \beta {f_2}\left( x \right) 。$ (6)

式中: $J$ 为清洁能源应用综合指标,其值越大反应方案越优; $\alpha $ $\beta $ 为权重系数,均为0.5。

设计的评价函数具体如下:

1)必要货运费率 ${f_{_1}}\left( x \right)$ 是表征船舶在营运过程中单位运量成本的指标,航运公司对于成本控制十分重视,该指标是船东造船考虑的关键要素。其表达式为:

$ RFR = \left( {\left( {P - L} \right) \times \left( {A/P,i,N} \right) + L \times i + Y} \right) \times {10^{ - 4}}/Q 。$ (7)

式中: $P$ 为船舶造价,万元; $L$ 为船舶残值,万元; $Q$ 为年运输总量,t; $i$ 为基准收益率,%; $N$ 为船舶营运年限,年; $\left( {A/P,i,N} \right)$ 为资金回收因素; $Y$ 为其他营运成本,万元。

2)船舶能效营运指数 ${f_2}\left( x \right)$ 是船舶营运过程中二氧化碳总量与货周转量的比值,即船舶运输单位货物、单位距离所产生的二氧化碳排放量。其表达式为:

$ EEOI = \frac{{\sum\limits_{j = 1}^x {F{C_j} \times {C_{Fj}}} }}{{{m_{c\arg o}} \times D}}。$ (8)

式中: $F{C_j}$ 为燃料 $j$ 的总消耗量; ${C_{Fj}}$ 为燃料 $j$ 与CO2排放量的转化系数; ${m_{c\arg o}}$ 为载货量,t; $D$ 为所在货物的距离,km。

运用柴电混合动力时,2种船舶动力模式的决策方式为在急流航区上水航行时使用柴油动力驱动(PTO)模式,其他季节和航段均采用电力推进(PTH)模式。采用本文建立的能耗模型计算的不同能源与动力形式的评价函数及综合指标结果,具体见表7

表 7 评价函数及综合指标结果 Tab.7 Evaluation function and composite index results

表7的计算结果表明:综合指标排名前3的方案为:方案4>方案8>方案3。在当前阶段混合动力和柴油-LNG双燃料动力具备优势,其中天然气替代率越高,方案更优。其中在柴电混合动力中,由天然气发电机组供电,排名前3的方案均使用LNG替代柴油。因此,LNG是最适应当前阶段的清洁能源。

4 结 语

本文分析新/清洁能源的应用现状,运用Matlab/Simulink搭建基于通航环境特征和实船营运策略的能耗仿真模型,并将模型引入排放指标和经济性指标的计算。对长江7500吨级干散货船进行不同能源动力形式的比选,结果发现,当前阶段,LNG是适用的清洁能源,混合动力、柴油-LNG双燃料机械动力是适配的动力形式。在“双碳”战略实施的背景下,本文的研究成果可为清洁能源在长江船舶的应用提供参考。

参考文献
[1]
王思佳. 双碳目标下的航运减排路线图——访中国科学院院士、清华大学车辆与运载学院欧阳明高教授[J]. 中国船检, 2021(7): 46–50.
[2]
罗肖锋, 吴顺平, 雷伟, 等. 船舶能源低碳发展趋势及路径[J]. 中国远洋海运, 2021(3): 46-51.
[3]
SUN Xing, YAN Xinping, WU Bing, et al. Analysis on the operation energy efficiency for inland river ships[J]. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2013, 22: 34–39.
[4]
范爱龙, 严新平, 尹奇志, 等. 船舶主机能效模型[J]. 交通运输工程学报, 2015, 15(4): 69–76.
[5]
尹奇志, 陈兴, 李猛, 等. 内河电力推进游轮能效建模研究[J]. 内燃机, 2020(6): 5–11.
[6]
JEON M, NOH Y, SHIN Y, et al. Prediction of ship fuel consumption by using an artificial neural network[J]. Journal of Mechanical Science and Technology, 2018, 32(12): 5785-5796. DOI:10.1007/s12206-018-1126-4
[7]
叶睿, 许劲松. 基于人工神经网络的船舶油耗模型[J]. 船舶工程, 2016, 38(3): 85–88.
[8]
龚芳海, 吴道君. 舰船能耗预测的云数据挖掘[J]. 舰船科学技术, 2018, 40(24): 37–39.
[9]
王凯, 徐浩, 黄连忠, 等. 基于机器学习的船舶能耗智能预测方法分析[J]. 船舶工程, 2020, 42(11): 87–93.
[10]
中国船级社. 船舶能量消耗分布与节能指南[S]. 2014.
[11]
金校宇. 锐意创新立潮头 风正扬帆破浪行[N]. 中国交通报, 2021-12-14(5).