目次 1. 背景 4. まとめと今後の課題展開 3 1. 背景国際海運からの CO2 排出削減の取り組み船舶の性能への規制 (IMO での議論 ) EEDI (Energy Efficiency Design Index) 単位輸送量あたりの CO2 排出量 2013 年から強制化燃料費の高

(1)

1

Technology Institute

新性能計測・解析手法の提案

アブログデータから自動計測データへ

-MTI 技術戦略グループ上級研究員角田領 Monohakobi Techno Forum 2010 (2010年11月25日)

2

はじめに

• 省エネ付加物の性能を実海域で評価するには、従来アブログデータを利用するしかなかった • アブログデータによる解析では数％という付加物の省エネ効果を確認することは難しかった – アブログデータ…航海日誌の要約版、毎正午の船位、航行距離、燃料消費量、気象データ等が記録される • MTIでは自動計測装置を開発し、大量で精度の高いデータを収集・解析することにより、付加物の省エネ効果を正確に、かつ、短期間に評価することを可能にした • 本日は、自動計測装置と解析手法、評価の事例を紹介し、自動計測データによる性能解析が今後の主流となることを示す

(2)

3

1. 背景

2. 自動計測データによる性能解析

3. 評価事例

4. まとめと今後の課題・展開

１．背景

• 国際海運からのCO2排出削減の取り組み

– 船舶の性能への規制（IMOでの議論）

• EEDI (Energy Efficiency Design Index) – 単位輸送量あたりのCO2排出量 • 2013年から強制化

• 燃料費の高騰による収益への影響

– 現在、C重油は１トン５００＄ – コンテナ船では１隻１日１００トン以上消費 → $５０,０００/day

省エネ付加物開発・搭載への関心高まる

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5

省エネ付加物の効果

• 省エネ効果は数％オーダー • 模型試験や海上試運転での

評価結果はばらついている

参考文献 “The Specialist Committee on Unconventional Propulsors, Final Report and Recommendations to the 22nd_{ITTC ”}

実際の省エネ効果は？？

1.背景

6

省エネ付加物の従来評価手法（付加物あり・なしの比較）

• 海上公試

– 乾貨物船はバラスト状態での評価のみで、満載では検証しない

• アブログ解析

– 平穏な海域のデータが非常に少ない – １日の平均船速と、正午の気象データで性能を代表させている • そもそも性能解析用のデータではない – 同航路の多くの船の長期間データがあれば統計的に有意な差があるかどうかは分かる短期間で数％の省エネ効果を確認するには、自動計測データに基づく性能評価が必要 1.背景

(4)

7

1. 背景

2. 自動計測データによる性能解析

3. 評価事例

4. まとめと今後の課題・展開

自動計測装置

• ECDIS, GPSなど航海計器、主機D/L、燃料フローメーターなど各種信号取得 • 工業用コンピュータ(PLC)の利用により、小型で高い信頼性を実現 • 1時間の平均値計算から、0.1秒毎の計測まで、幅広く対応 • 陸へのデータ送信も可能(オプション) • 就航中の搭載可能フローメーター PLC 動揺センサーデータ送信モジュール 2.自動計測データによる性能解析

(5)

9

自動計測データの解析手法

• データ精査、データクレンジング(洗浄)

– 異常値は無いか – 補正して正しいデータにできないか • センサ調整ミスの修正（ゲイン、オフセット） • 燃料比重、発熱量の補正

• データフィルタリング

– 同じ気象・海象条件のデータを抽出（平水中）質の良いデータのみを解析に利用する Garbage IN Garbage OUT

2.自動計測データによる性能解析

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データ精査、データクレンジング

• ログ（対水）スピードのデータ精査、クレンジングの例ドップラーログ泡影響により精度低下する場合ありスピードのばらつき大きくなる据付誤差、調整の差により定常的に高いor 低い場合あり

OG SPEED vs. LOG SPEED

10 11 12 13 14 15 16 17 スピード (k no t) LOG SPEED OG SPEED 例：海流がほとんど無いところで常にログスピードが対地船速より１０％以上速い正常時異常時 LOG Speed　正常時と異常時の比較 8 9 10 11 12 13 14 15 16 0 60 [sec] 120 180 [k n o t] 5/16 0:00~0:03 5/17 17:00~17:03 2.自動計測データによる性能解析

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11

Technology Institute データフィルタリングの例（自動計測データ２週間分１時間平均値） 16 18 20 22 24 6 0 80 10 0 12 0 1 40 16 0 18 0 LOG SPEED(knot) F O C (t o n/ da y) 16 18 20 22 24 6 0 80 10 0 12 0 1 40 16 0 18 0 LOG SPEED(knot) F O C (t o n/ da y) 16 18 20 22 24 6 0 80 10 0 12 0 1 40 16 0 18 0 LOG SPEED(knot) F O C (t o n/ da y) 全データ Beaufort 2 以下 Beaufort 2 以下ピッチング 2度以下フィルタリング後にデータが残り、ばらつきも小さい → 素性の良いデータが得られる

馬

力

16 18 20 22 24 6 0 80 10 0 12 0 1 40 16 0 18 0 LOG SPEED(knot) F O C (t o n/ da y)

馬

力

スピード

データフィルタリングの例（アブログデータ１年分）

0 100 200 300 400 500 600 20 21 22 23 24 25 26 27 28 Speed(knot) S H P (* 10 0k w ) 0 100 200 300 400 500 600 20 21 22 23 24 25 26 27 28 Speed(knot) S H P (* 10 0k w ) 全データ Beaufort 2 以下データがほとんど残らない。フィルタリング後で同じ気象のデータになっているにも関わらずばらつきも大きい。

なぜこうなるのか？

スピード

馬

力

(7)

13

アブログデータフィルタリングできない要因

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 1 25 49 時間風速 (m / s)

1日

風速（１時間平均値）の変動の例自動計測データに基づく正午１日の内の風速の変化は大きい正午１点のデータでは、その日の気象を代表させることはできないデータ収集点数を増やすことは乗組員への負担大きい（過去にトライアル実施） → 自動計測が必要 2.自動計測データによる性能解析 BF6 BF4 BF8 14 © Copyright 2010 Monohakobi Technology Institute Monohakobi Technology Institute

自動計測データに適用するフィルタの例

• 風力

• 動揺（ロール、ピッチ）

• 減速中 or 加速中

• 変針中(舵角のばらつき)

• 斜航角

• 波 (気象再解析値、予報値

とマッチング）

フィルタを増やし、平水中データのみを抽出できるようにすることで、限りなく近い条件のデータを揃える NOAAの波高予測 2.自動計測データによる性能解析

(8)

15

1. 背景

2. 自動計測データによる性能解析

3. 評価事例

4. まとめと今後の課題・展開

3.評価事例

• MTIで実施した(実施中の)評価

– 省エネ付加物関係…５件 – 省エネ塗料…１件 – 舵、プロペラ、オートパイロット…３件 – 機関関係…１件

• 本日は

フィン型の省エネ付加物

の評価事例について紹介

(9)

17

フィン型省エネ付加物

(Pre-swirl型)

固定翼に循環を発生プロペラ回転方向フィン有りフィン無し旋回流が発生しエネルギーをロス旋回流を抑えエネルギーロスを減らすプロペラへの流れを旋回プロペラ後流の旋回流を抑えるプロペラの推進力を増加 MT-FAST プロペラに入る流れを整流させて、推進性能を向上させる翼型の付加物 3.評価事例 18 © Copyright 2010 Monohakobi Technology Institute Monohakobi Technology Institute

評価事例①

MT-FAST

• 北太平洋日本－北米西岸間にて5日間程度、2 mile 離れてのMT-FAST 装備船・未装備船の並走試験実施。 • 並走なのでフィルタリングして条件を揃える必要なし２隻の航跡赤：MT-FAST装備船 青：未装備船 3.評価事例

(10)

19

遭遇した気象の比較

true_wind_speed 0 2.5 5 7.5 10 12.5 15 5/14 5/15 5/16 5/17 5/18 [m /s ] "G/W"(FUELNAVI) "G/I"(FUELNAVI) • 遭遇した風速は同じ • 風速は5m/sから14m/sまで（BF3からBF7まで） – やや荒天遭遇（波高３メートル程度、気象再解析値に基づく）フィン未装備船フィン装備船２船が並走中に遭遇した風の状況（真風速） 3.評価事例 © Copyright 2010 Monohakobi Technology Institute

並走試験結果対地スピード

(上)と燃費(下)の比較

O.G.Speed 12 13 14 15 16

14-May 15-May 16-May 17-May 18-May

[k n o t] SHIP A (auto logging) SHIP B (auto logging) SHIP A (daily report) SHIP B (daily report)

M/E Fuel Oil Consumption

16 18 20 22 24

14-May 15-May 16-May 17-May 18-May

[t o n / da y] SHIP A (w) auto logging SHIP B (w/o) auto logging SHIP A (w) daily report SHIP B (w/o) daily report MT-FAST未装備 MT-FAST装備

BF７でも省エネ効果４．８％を確認。

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21

評価事例①

MT-FAST評価まとめ

• MT-FASTの実海域性能を評価するため、フィン装備・未装備の２隻を並走させて、燃料消費量を比較した • 試験の結果、平穏時だけでなく、荒天時まで５％近い省エネ効果があることが分かった • ２隻を並走させたことによって、今回は荒天時の性能評価を合わせて行なうことができた • ただし、現実的には並走試験の実施は難しく、荒天時の性能評価については今後の検討課題である – 現在の計測データからは”同じ条件の荒天”を抽出することが困難 • 気象・海象関係の計測データは風、動揺のみで、波が無い 3.評価事例 22 © Copyright 2010 Monohakobi Technology Institute Monohakobi Technology Institute

評価事例② 他社開発フィン

• 他社開発のPre-swirlタイプフィン装備船、未装備船に自動計

測装置を設置

• 装備船、未装備船共に３ヶ月データ収集

– 毎秒収集、１０分平均処理約５０００点のデータ（航行中のみ） • アブログで５０００点集めるには２０年かかる

• データクレンジング、フィルタリングを実施し、性能比較

3.評価事例

(12)

23

Technology Institute SOG_LOG比較(MINO) 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 SPEED OVER GROUND[knot]

L O G S P E E D [k n o t] y = 0.8562x ・計測期間　 VOY 27,28 ・条件　RPM>20 データクレンジング対地・対水船速データの比較による、各船ログの精度確認 SOG_LOG比較(MIKAWA) 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 SPEED OVER GROUND[knot]

L O G S P E E D [k n o t] ・計測期間　VOY 36,37,38,39 ・条件　RPM>20 y = 1.1431x 近似直線の傾きが１にならない原因をログスピード計の調整不良と判断し、修正。 (海流影響の無いところでの、ログとOGの比も確認) (GPS) (GPS) フィンありフィンなし 10分平均データ 3.評価事例 → 同航路の往復航海での対地・対水の関係はy = x となるはず。(海流・潮流が打消し合う) y = x の直線 © Copyright 2010 Monohakobi Technology Institute

LOG Speed vs F.O.C.グラフ

• ３ヶ月分の全データ、１０分平均値（排水量毎に色分け）･･･18803t ･･･18660t ･･･16788t ･･･16400t ･･･15920t ･･･9664t ･･･18660t ･･･17704t ･･･16285t ･･･15613t ･･･9386t ･･･8410t 8 10 12 14 16 1 0 1 2 14 1 6 1 8

LOG SPEED (knot)

M /E F .O .C .[t o n /d a y] 8 10 12 14 16 1 0 1 2 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 1 0 1 2 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 1 0 1 2 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 1 0 1 2 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 1 0 1 2 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 1 0 1 2 14 1 6 1 8

LOG SPEED (knot)

M /E F .O .C .[t o n /d a y] 8 10 12 14 16 1 0 1 2 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 1 0 1 2 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 1 0 1 2 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 1 0 1 2 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 1 0 1 2 14 1 6 1 8 フィン装備船未装備船 3.評価事例

(13)

25

LOG Speed vs F.O.C.グラフフィルタリング • BF2以下（排水量毎に色分け）･･･18803t ･･･18660t ･･･16788t ･･･16400t ･･･15920t ･･･9664t ･･･18660t ･･･17704t ･･･16285t ･･･15613t ･･･9386t ･･･8410t [抽出条件] 真風速・・・3.3m/s以下ピッチ振幅・・・2°以下ロール振幅・・・3°以下舵角標準偏差・・・2°以下

MINO (w FIN) MIKAWA (w/o FIN)

8 10 12 14 16 1 0 1 2 1 4 1 6 1 8

LOG SPEED (knot)

M /E F .O .C .[t o n /d a y] 8 10 12 14 16 1 0 1 2 1 4 1 6 1 8 8 10 12 14 16 1 0 1 2 1 4 1 6 1 8 8 10 12 14 16 1 0 1 2 1 4 1 6 1 8 8 10 12 14 16 1 0 1 2 1 4 1 6 1 8 8 10 12 14 16 1 0 1 2 1 4 1 6 1 8 8 10 12 14 16 1 0 1 2 1 4 1 6 1 8

LOG SPEED (knot)

M /E F .O .C .[t o n /d a y] 8 10 12 14 16 1 0 1 2 1 4 1 6 1 8 8 10 12 14 16 1 0 1 2 1 4 1 6 1 8 8 10 12 14 16 1 0 1 2 1 4 1 6 1 8 8 10 12 14 16 1 0 1 2 1 4 1 6 1 8 8 10 12 14 16 1 0 1 2 1 4 1 6 1 8 フィン装備船 _{フィン未装備船} 3.評価事例 26 © Copyright 2010 Monohakobi Technology Institute Monohakobi

LOG Speed vs F.O.C.グラフフィルタリング • BF1以下（排水量毎に色分け、3乗近似曲線追加＊）･･･18803t ･･･18660t ･･･16788t ･･･16400t ･･･15920t ･･･9664t ･･･18660t ･･･17704t ･･･16285t ･･･15613t ･･･9386t ･･･8410t [抽出条件] 真風速・・・1.6m/s以下ピッチ振幅・・・1°以下ロール振幅・・・2°以下舵角標準偏差・・・1°以下

MINO (w FIN) MIKAWA (w/o FIN)

8 10 12 14 16 10 12 14 1 6 1 8

LOG SPEED (knot)

M /E F .O .C .[t o n/ d ay ] 8 10 12 14 16 10 12 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 10 12 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 10 12 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 10 12 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 10 12 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 10 12 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 10 12 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 10 12 14 1 6 1 8

LOG SPEED (knot)

M /E F .O .C .[t o n/ d ay ] 8 10 12 14 16 10 12 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 10 12 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 10 12 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 10 12 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 10 12 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 10 12 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 10 12 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 10 12 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 10 12 14 1 6 1 8 8 10 12 14 16 10 12 14 1 6 1 8 フィン装備船 _{フィン未装備船} ＊主機出力はスピードの３乗に比例し、主機出力と燃費はほぼ比例する（狭い範囲では） 3.評価事例

(14)

27

Technology Institute 同一排水量での比較検証 • 同排水量での比較 – フィンあり • 排水量18660t • 回転数 154rpm – フィンなし • 排水量18660t • 回転数 156rpm – 性能差 • 燃料消費量で約5.7% – y = a x3 _の_{a を比較} 8 10 12 14 16 1 0 1 2 1 4 1 6 1 8

Log Speed [knot]

M /E F .O .C .[t o n /d a y] 8 10 12 14 16 1 0 1 2 1 4 1 6 1 8 8 10 12 14 16 1 0 1 2 1 4 1 6 1 8 8 10 12 14 16 1 0 1 2 1 4 1 6 1 8 ･･･フィンなし･･･フィンあり

LOG SPEED (knot)

M /E F O C ( to n/ da y) 3.評価事例 © Copyright 2010 Monohakobi Technology Institute 排水量別の比較検証 • 3乗曲線の係数比較 (BF１以下) 0.004 0.0045 0.005 0.0055 0.006 0.0065 0.007 0.0075 0.008 15000 16000 17000 18000 19000 20000 Displacement[t] c o e ff ic ie n t

MIKAWA (w/o FIN) MINO (w FIN) 3 乗カーブの係数 (F O C /船速 ^3 )

排水量に関係無く省エネ効果あることが確認できた（５％程度）

フィンなしフィンあり５．７％ 3.評価事例

(15)

29

評価事例② 他社開発フィン評価のまとめ

• 他社開発のPre-swirl型フィン装備・未装備の２隻に自動計測装置を搭載、３ヶ月間データを収集した（約５０００点） • BF1という厳しい条件でフィルタリングをかけても、十分データが残り、複数の排水量条件で２隻の性能を比較することができた • 比較評価の結果、排水量に依らず、５％程度の省エネ効果があることが分かった • 自動計測装置を用いれば並走試験を実施しなくても、短期間で大量のデータを収集でき、平穏な海域での省エネ効果を精度良く確認できる 3.評価事例 30 © Copyright 2010 Monohakobi Technology Institute Monohakobi Technology Institute

1. 背景

2. 自動計測データによる性能解析

3. 評価事例

4. まとめと今後の課題・展開

(16)

31

まとめ

• 従来アブログデータの解析に代わる、自動計測データに基づく新しい性能解析手法を提案した • 自動計測装置から得られたデータから、アブログの気象データが性能解析には利用できないことを示した • 省エネ付加物の性能評価事例について紹介し、自動計測を用いる手法の有用性を示した – 自動計測により素性の良い実海域データが短期間で集められる • 今後、実海域での性能評価手法は自動計測が主流となるだろう 4.まとめと今後の展開 © Copyright 2010 Monohakobi Technology Institute

今後の課題・展開

• 付加物の実海域性能評価のさらなる精度向上を目指す

– 各センサの精度向上、初期調整の精度向上 • ログスピード、燃費、馬力、、、 – 船体・プロペラ汚損の評価 • スラスト計測 – 荒天中での省エネ効果の評価 • 波の計測

• 解析結果の設計へのフィードバック

– If you cannot measure it, you cannot improve it. (Kelvin卿の言葉)

(17)

33

目次 1. 背景 4. まとめと今後の課題 展開 3 1. 背景 国際海運からの CO2 排出削減の取り組み 船舶の性能への規制 (IMO での議論 ) EEDI (Energy Efficiency Design Index) 単位輸送量あたりの CO2 排出量 2013 年から強制化 燃料費の高

新性能計測・解析手法の提案

アブログデータから自動計測データへ

はじめに

目次

1. 背景

2. 自動計測データによる性能解析

3. 評価事例

4. まとめと今後の課題・展開

１．背景

• 国際海運からのCO2排出削減の取り組み

– 船舶の性能への規制（IMOでの議論）

• 燃料費の高騰による収益への影響

省エネ付加物開発・搭載への関心高まる

省エネ付加物の効果

実際の省エネ効果は？？

省エネ付加物の従来評価手法 （付加物あり・なしの比較）

• 海上公試

• アブログ解析

目次

1. 背景

2. 自動計測データによる性能解析

3. 評価事例

4. まとめと今後の課題・展開

自動計測装置

自動計測データの解析手法

• データ精査、データクレンジング(洗浄)

• データフィルタリング

データ精査、データクレンジング

馬

力

馬

力

スピード

データフィルタリングの例（アブログデータ １年分）

なぜこうなるのか？

スピード

馬

力

アブログデータ フィルタリングできない要因

1日

自動計測データに適用するフィルタの例

• 風力

• 動揺（ロール、ピッチ）

• 減速中 or 加速中

• 変針中(舵角のばらつき)

• 斜航角

• 波 (気象再解析値、予報値

とマッチング）

目次

1. 背景

2. 自動計測データによる性能解析

3. 評価事例

4. まとめと今後の課題・展開

3.評価事例

• MTIで実施した(実施中の)評価

• 本日は

フィン型の省エネ付加物

の評価事例について紹介

フィン型省エネ付加物

(Pre-swirl型)

評価事例①

MT-FAST

遭遇した気象の比較

並走試験結果 対地スピード

(上)と燃費(下)の比較

BF７でも省エネ効果４．８％を確認。

評価事例①

MT-FAST評価まとめ

評価事例② 他社開発フィン

• 他社開発のPre-swirlタイプフィン装備船、未装備船に自動計

測装置を設置

• 装備船、未装備船共に３ヶ月データ収集

• データクレンジング、フィルタリングを実施し、性能比較

排水量に関係無く省エネ効果あることが確認できた（５％程度）

評価事例② 他社開発フィン評価のまとめ

目次

1. 背景

2. 自動計測データによる性能解析

3. 評価事例

目次 1. 背景 4. まとめと今後の課題展開 3 1. 背景国際海運からの CO2 排出削減の取り組み船舶の性能への規制 (IMO での議論 ) EEDI (Energy Efficiency Design Index) 単位輸送量あたりの CO2 排出量 2013 年から強制化燃料費の高

省エネ付加物の従来評価手法（付加物あり・なしの比較）

データフィルタリングの例（アブログデータ１年分）

アブログデータフィルタリングできない要因

並走試験結果対地スピード