GNV 在 Polaris 船上测试 AI 驱动的能源优化系统

快速阅读: 据《船舶技术》称，意大利航运公司GNV在新船“北极星号”上测试RINA的西提卡性能系统，利用机器学习优化能源管理。系统通过实时数据监控发现两种最佳节能操作模式，并在实际航行中验证了预测模型的准确性，助力可持续航运发展。

西提卡性能监测系统用于船舶数据的采集，以优化能源管理与性能。图片提供：RINA有限公司。

意大利航运公司格兰迪纳维·韦洛奇（Grandi Navi Veloci，GNV）已在GNV北极星号上启动了RINA西提卡性能系统的测试，该系统采用机器学习和预测模型技术，以优化能源消耗。该系统在船舶首次从中国到意大利的航行中投入使用。

西提卡性能系统旨在监控船舶的操作数据，促进高效的能源管理和性能优化。该公司表示，该系统帮助GNV发现了两种实现最低燃油消耗的最佳操作模式。此外，还开发了一个预测模型，作为未来操作的基准和模拟工具。

该系统作为一个实时数据收集器运行，利用船上的传感器记录诸如燃油消耗、柴油发电机和发动机功率等关键参数。虽然其主要功能是能源监控，但该系统还计算船舶的实际效率，为船员和岸上管理人员提供全面的运营表现图景。

在GNV北极星号的航行过程中，测试了多种不同速度和配置下的操作方案，以确定最节油的解决方案。其中包括交替使用柴油发电机和轴系发电机。该系统的准确性进一步在热那亚至巴勒莫航线上得到验证，海试结果与预测相符。这证实了减少燃油消耗的最佳配置。

GNV能源效率总监伊万娜·梅利洛表示：“GNV在其最新举措中正在可持续航运方面取得重大进展。其中最显著的发展之一是引入了GNV北极星号，这是四艘旨在提升海上运输可持续性的新船中的第一艘。”

“GNV北极星号拥有高标准的环保性能，并且相比现有船队中的其他船只，能大幅降低二氧化碳排放。”

该项目还包括使用机器学习技术创建预测模型。这些性能模型可用于评估随着时间推移的性能退化或模拟不同的操作场景。已有800多艘船配备了西提卡性能系统，其应用范围还在持续扩展，涵盖正在建造的船舶。

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(以上内容均由Ai生成)