基于发动机模型的船舶实际航行工况模拟与排放评估方法

本发明属于船舶数据挖掘及船舶排放评估，具体涉及一种基于发动机模型的船舶实际航行工况模拟与排放评估方法。

背景技术：

1、在当前全球航运市场持续繁荣的背景下，船舶数量不断增加，船舶运输活动对海洋环境的影响也日益显著。特别是在环境保护议题日益受到重视的今天，船舶排放问题已成为区域性和全球性大气污染的关键因素之一。与此同时，随着工业排放源和道路交通的污染控制技术不断进步，船舶排放问题相对凸显，引起了国家政府及公众的广泛关注。

2、在这一背景下，针对船舶排放的精确评估及减排策略的制定显得尤为关键和紧迫。欧盟fueleu maritime regulation规定了船舶使用能源的温室气体排放强度要求，并鼓励使用实际排放因子，使用实际排放因子能够更准确地评估船舶在不同能源使用下的排放水平。欧盟排放交易体系(ets)要求船舶运营公司在提交排放报告时必须使用经认证的实际排放因子。这些政策鼓励行业使用实际排放因子来评估船舶的排放水平，实际排放因子是通过船机在实际工况下的测算得出的，因此需要开发能够评估船机在实际工况下排放水平的系统或方法。

3、另一方面，发动机作为船舶排放的主要来源之一，其性能特性和运行状况对排放水平具有重要影响。为了优化发动机设计、提高燃油效率并降低排放，发动机厂商需要准确模拟发动机在实际航行工况下的运行特性。因此，开发一种发动机仿真系统，通过模拟船舶发动机实际工况能够检验发动机厂商设计发动机的在实际工况下排放水平，有利于发动机厂商应对越来越严格的排放限值。

4、船舶排放测试作为获取排放污染物特性的关键途径。通常，船舶排放测试可以通过三种主要的方法来实施：台架测试、烟羽测量以及实船测试。烟羽测量方便但精度低，排放测试结果受环境影响大；台架测试能控制变量但局限于特定工况，排放测试结果与实际航行偏差大；实船测试更直观的测试船舶在营运情况下的排放特性，但船舶在营运期间有些极端工况无法测试。

5、针对台架测试的排放测试结果与实际航行偏差大的问题，面向特定区域的多条装配同型发动机的营运船舶，建立适用于多条装配同型发动机的营运船舶实际航行特征的航行工况。根据船舶发动机的技术参数及结构参数，基于gt-power平台建立包含其各子系统的整机模型。根据相关船舶排放法规要求，船舶污染物排放限值是基于功率的排放因子。通过实际应用航行工况和基于gt-power平台所建立的船舶发动机模型，计算对船舶发动机的基于功率的排放因子，综合评估船舶的排放水平。目前船舶航行工况研究和台架排放测试研究都所进展，然而，将两者结合用于船舶排放评估的研究仍处于发展阶段。

6、现有的技术方案还存在以下不足：

7、1.gb20891-2014《非道路移动机械用柴油机排气污染物排放限值及测量方法》中的nrtc循环、iso-8173国际标准中的e3循环和d2循环明确了柴油机台架的多种工况测试方法，这些台架测试工况存在部分极端工况点，船舶在营运期间发动机转速不会达到100％基准转速，基于这些测试工况的测试结果往往与船舶实际航行时的排放特性存在偏差，不利于排放测试的精准评估。

8、2.现有的台架排放测试方法多为单一工况测试，没有考虑不同船舶工况的动态变化，评估结果难以真实反映船舶在不同工况下的排放特性，难以全面评估船舶的综合排放水平。

技术实现思路

1、本发明的目的在于，提供一种基于发动机模型的船舶实际航行工况模拟与排放评估方法，能够模拟发动机在船舶航行中遇到的实际工况，能够根据模拟发动机在船舶航行中遇到的实际工况曲线，准确计算基于功率的排放因子。

2、为解决上述技术问题，本发明的技术方案为：基于发动机模型的船舶实际航行工况模拟与排放评估方法，包括以下步骤：

3、s1、获取多条装配同型发动机的营运船舶的历史数据；其中，多条装配同型发动机的营运船舶的历史数据至少包括：多条装配同型发动机的营运船舶的历史大数据、多条营运船舶同型发动机的技术参数及结构参数和多条营运船舶同型发动机的若干排放数据；

4、s2、根据多条装配同型发动机的营运船舶的历史数据构建船舶航行工况，得到航行工况曲线；

5、s3、根据多条营运船舶同型发动机的技术参数及结构参数对发动机模型进行构建；

6、s4、将航行工况曲线作为发动机模型的输入，发动机模型输出排气成分瞬时排放质量，计算出排气成分基于功率的排放因子，并评估样本船舶基于实际航行工况的发动机排放水平。

7、s1中多条装配同型发动机的营运船舶的营运历史大数据至少包括：航速、发动机功率、发动机转速和发动机能耗数据；

8、多条营运船舶同型发动机的技术参数及结构参数至少包括：进气总管直径、进气总管直径长度、进气管腔体容积、进气歧管长度、进气歧管直径、排气总管直径、排气总管长度、排气管腔体容积、排气歧管长度、排气歧管直径、排气门升程曲线、气道流量系数、进排气门座圈直径、增压器map数据；

9、多条营运船舶同型发动机的若干排放数据至少包括：排气成分的排放质量数据、排气流量和排气成分的排放体积浓度，其中，排气成分的排放质量m排由排气流量l排和排气成分的排放体积浓度c排计算获得，表示为：m排＝l排×c排。

10、s2具体包括：

11、s201、对多条装配同型发动机的营运船舶的历史数据进行预处理；

12、s202、根据发动机转速对转速变化曲线划分；

13、s203、根据转速变化曲线进行航行工况数据聚类分析，得到不同工况下的转速变化曲线，以对应曲线表示不同转速区间下的不同工况；

14、s204、对船舶在不同转速下的不同工况的转速变化趋势进行预测，得到预测曲线；

15、s205、将各个预测曲线依次拼接在一起，形成一条含有不同转速区间下的不同工况的完整的航行工况曲线；其中，

16、s201具体为：

17、对于多条装配同型发动机的营运船舶的历史数据中存在的缺失值，采用线性插值方法进行填充，建立xoy二轴坐标系，其中x轴代表时间，y轴代表装配同型发动机的营运船舶的历史数据，对于已知数据点(x1,y1)和(x2,y2)之间，线性插值方法的插值公式表示为：

18、

19、其中，x是缺失值对应的自变量值，y是通过插值得到的因变量估计值，(x1,y1)和(x2,y2)是缺失值两侧最近的已知数据点；

20、对于线性插值后的多条装配同型发动机的营运船舶的历史数据进行异常值处理，设定滑动窗口大小为n，对于每个数据点xi，计算其所在窗口内的数据均值和标准差其中，滑动窗口内数据点的索引范围为设定阈值为kσi，k为常数；

21、当数据点xi与其窗口内均值μi的差值超过kσi时，认为该数据点为异常值，对于满足该条件的数据点xi，将其标记为异常值并删除，对于删除异常点后产生的缺失值，采用线性插值方法进行填充。

22、s202具体为：

23、定义运动学片段为具有周期性的转速-时间曲线，其由发动机转速一直保持为0的停泊段和发动机转速始终大于0的运动段组成；

24、通过发动机转速是否为0，划分船舶的运动学片段；

25、设置转速基准值，将发动机转速等于转速基准值的运动节点作为转速节点，提取多组两相邻转速节点之间的转速变化曲线。

26、s203具体为：

27、按预设的转速范围对各转速变化曲线进行初步分类，形成片段集合；

28、对片段集合内的转速变化曲线进行主成分分析，获得转速贡献度最大的特征，根据转速贡献度最大的特征，确定转速变化曲线所属的工况类型；工况类型至少包括加速工况、减速工况、匀速工况、交错加减速工况；

29、根据工况类型对片段集合内的转速变化曲线进行划分，得到多种工况类型片段；

30、对相同工况类型片段进行聚类，形成行为事件，提取行为事件中的运动学特征，并根据这些特征对行为事件内的转速变化曲线进行进一步划分，得到多种行为下的数据集群，每个数据集群将代表不同转速区间下的不同工况，依据行为事件中的运动学特征选择最具有代表性的转速变化曲线，以该曲线为该转速区间下的代表工况曲线。

31、s204具体为：

32、引入马尔可夫转速预测模型，根据发动机转速和片段集合，定义片段集合的每一个转速变化曲线为马尔可夫状态s，统计发动机转速中转速区间之间的转移频次z，构建状态转移频次矩阵p，每个元素pi,j表示从状态si转移到状态sj的概率，表示为：

33、

34、其中，hi,j表示从状态转移到状态sj的次数，hi表示状态si的总出现次数；

35、根据历史数据，计算初始状态分布π，每个元素πi表示初始时刻处于状态si的概率πi，表示为：

36、

37、h表示所有状态的总次数；

38、根据状态转移矩阵p和初始状态分布π，通过多步预测计算未来时刻的状态分布，令k步转移后的状态分布π(k)＝πpk，根据未来时刻的状态分布，将不同转速区间下的代表工况曲线作为马尔可夫转速预测模型的输入，预测船舶在不同转速区间下的不同工况的转速变化趋势。

39、s205具体为：根据马尔可夫转速预测模型生成各个工况下的代表性转速变化预测曲线和确定的工况切换时刻，将各个预测曲线依次拼接在一起，形成一条含有不同转速区间下的不同工况的完整的航行工况曲线。

40、s3具体包括：

41、s301、发动机模型中各部分环境定义：基于gt-power平台根据多条营运船舶同型发动机的技术参数及结构参数，依次建立发动机模型中相应的进排气管路模块、喷油器模块、气缸模块、曲轴箱模块，将各模块连接并初步设置相关参数使发动机模型能够正常运行；

42、s302、连接各模块及初步运行发动机模型：将各模块按照发动机结构图连接起来，确保进排气管路模块与气缸模块、喷油器模块与气缸模块、气缸模块与曲轴箱模块之间的正确连接，初步设置各模块的基本参数，初步运行仿真模型，检查各模块的工作状态，确保各模块正常工作；

43、s303、模型标定：根据实际航行工况和多条营运船舶同型发动机的若干排放数据标定进气压力、功率和燃油消耗率，使发动机模型计算得到的排气成分的排气质量与实际发动机保持一致；

44、s304、调整优化：将发动机模型的计算结果与实际发动机运行数据进行对比，根据验证结果对发动机模型中对应参数进行优化。

45、s4具体包括：

46、s401、将航行工况曲线作为发动机模型的输入，发动机模型的输出为目标尾气排放中排气成分瞬时排放质量；

47、s402、根据航行工况获得功率pe，结合发动机模型输出的排气成分瞬时排放质量einst，计算排气成分基于功率的排放因子efp，表示为：

48、

49、还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述方法的步骤。

50、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

51、(1)本发明通过收集多条装配同型发动机的营运船舶的数据，构建能够代表特定水域船舶航行特征的航行工况，并基于gt-power平台建立船舶发动机的整机模型。这种方法构建的航行工况不存在船舶营运中不会遇到的极端工况点，使得评估结果更接近实际航行中的排放特性，显著提高了排放评估的精度。

52、(2)本发明通过预设的转速范围及其他相应步骤，进行工况构建，工况曲线能够涵盖了发动机在不同转速范围，基于该工况曲线的排放测试，能够提供发动机在不同转速范围的排放评估结果。

53、(3)本发明通过模拟船舶发动机在实际航行工况下的运行特性，能够为发动机厂商提供更准确的排放数据，有助于优化发动机设计、提高燃油效率并降低排放，应对越来越严格的排放限值，提升产品竞争力。

54、(4)本发明最终形成一个模块化的仿真分析平台，航行工况和gt-power模块均可模块化配置。任何厂商在开发新的机型或在新的水域应用前，只需更换相关参数，就能利用该平台进行仿真分析。这种模块化架构大大提高了平台的灵活性和适用性，为发动机厂商和船舶运营公司提供了便捷的仿真工具。