JP5953219B2 - Flight simulation device - Google Patents
Flight simulation device Download PDFInfo
- Publication number
- JP5953219B2 JP5953219B2 JP2012274966A JP2012274966A JP5953219B2 JP 5953219 B2 JP5953219 B2 JP 5953219B2 JP 2012274966 A JP2012274966 A JP 2012274966A JP 2012274966 A JP2012274966 A JP 2012274966A JP 5953219 B2 JP5953219 B2 JP 5953219B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- ship
- route
- time
- weather
- port
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Navigation (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
本発明は、船舶の航路を選択する運航シミュレーション装置に関する。 The present invention relates to an operation simulation apparatus for selecting a route for a ship.
船舶の運航を支援するためのシステムとして、定刻到着運航と省エネ(環境負荷低減)を両立させる技術(特許文献1〜3参照)、荒天時の船舶動揺の予測値を提供して荒天対応判断及び対策準備を正確に行えるように支援する技術(特許文献4参照)、最適航路を検索する技術(特許文献5〜7参照)、海況に応じて船舶性能を修正する技術(特許文献8,9参照)等が提案されている。
As a system to support the operation of ships, we provide technologies that make both scheduled arrival operations and energy saving (reducing environmental impact) compatible (see
一方、海上人工島等の埋立工事では,土砂、石材等といった資材(埋立材料)を海上運搬することが行われる。所要量の資材を運搬するために、船舶(運搬船)は、資材の積み込み港(荷積場所)から埋立場所の近隣の積み下ろし港(荷降場所)までの運航を繰り返す。一般的に工期短縮のため、多数の船舶が資材を運搬するが、運航距離が長く、気象・海象の変化が運航の可否に影響する場合や、船舶間の性能(船速、耐航性能等)が異なる場合には、複数の船舶の運航を効率よく管理することが難しい。 On the other hand, in land reclamation work such as marine artificial islands, materials (land reclamation materials) such as earth and sand and stone materials are transported to the sea. In order to transport the required amount of material, the ship (carrier) repeats the operation from the material loading port (loading location) to the unloading port (unloading location) near the landfill site. In general, a large number of ships carry materials for shortening the construction period, but the operation distance is long and changes in weather and sea conditions affect the availability of operations, and performance between ships (ship speed, seaworthiness performance, etc.) ) Are different, it is difficult to efficiently manage the operation of multiple ships.
さらに、一般に、船舶におけるすべての判断は、船長によってなされる。船長は、気象・海象の予測値、船舶の性能、資材の量等といった様々な条件を勘案しながら操船する。しかし、運航距離が長距離化し運航時間が長期化することで、気象・海象の変化が運航判断に強く影響を及ぼすようになる。また、出港した時点での気象・海象予報から、運航中に実際の気象・海象が大きく変化し、急濾避難場所で待機する場合もある。このような状況が頻出する場合には、工程確保が難しくなることは容易に想定される。 Further, in general, all decisions on a ship are made by the captain. The captain operates the ship while taking into consideration various conditions such as the predicted values of weather and sea conditions, the performance of the ship, and the amount of materials. However, as the operating distance becomes longer and the operating time becomes longer, changes in weather and sea conditions have a strong influence on operational decisions. In addition, the weather and sea state forecast at the time of departure from the port may cause the actual weather and sea state to change significantly during operation, and there may be a case where the vehicle is waiting at a evacuation site. When such a situation occurs frequently, it is easily assumed that it is difficult to secure the process.
また、荷積場所及び荷降場所での作業状況も効率的な運航管理に影響を及ぼす。荷積場所及び荷降場所での船舶の待機時間が長くなれば、気象・海象の情報と自船舶の情報だけでは、効率的な運航の判断が難しい。さらに、多数の船舶が錯綜する海域では、荒天時の避泊地(退避港、待避場所等)の利用状況を共有することも安全な避泊行動をとる上で重要となり、予め安全な避泊行動をとることが、気象・海象回復後の効率的な運航へとつながっていく。すなわち、気象・海象予報のように容易に取得可能な情報と自船舶の情報とに基づいて、船長が出航及び避泊(避難、待機)のみで運航判断をしていると、情報量の不足のために十分な効率化を図ることができず、過大に安全側の判断を選択する可能性が高い。よって、工程短縮を実現する効率的な運航管理が難しいと考えられる。 In addition, the work status at the loading and unloading locations also affects efficient operation management. If the waiting time of the ship at the loading place and the unloading place becomes long, it is difficult to judge efficient operation only by the weather / sea state information and the own ship information. Furthermore, in sea areas where many ships are complicated, it is important to share the use of evacuation sites (evacuation ports, shelters, etc.) during stormy weather. This will lead to efficient operation after the recovery of weather and sea conditions. In other words, there is a lack of information if the master makes a flight decision based only on departure and berthing (evacuation, standby) based on information that can be easily acquired, such as weather forecasts and oceanographic forecasts. For this reason, sufficient efficiency cannot be achieved, and there is a high possibility that an excessively safe judgment is selected. Therefore, efficient operation management that realizes process shortening is considered difficult.
また、特許文献1〜9に記載された技術は、1隻の船舶の運航を支援するものであるため、複数の船舶に避泊が必要な場合において、全体を考慮した避泊地の選択が行われないという問題がある。
In addition, since the techniques described in
このような事情は、工程計画を作成する際にも問題になる。すなわち、船舶の運航距離が長くて気象・海象の変更が運航の可否に影響する場合、船舶の性能がそれぞれ異なる場合等には、船舶の稼働率の算定が難しく、現実には、経験的な値を概略値として用いて工程計画が作成されているが、この際に複数の船舶に対して好適な航路を選択して精度の高いシミュレーションを行うことが望まれている。 Such a situation also becomes a problem when creating a process plan. In other words, it is difficult to calculate the operating rate of a ship when the ship's mileage is long and changes in weather and sea conditions affect the availability of the ship, or when the ship's performance is different. A process plan is created using the values as approximate values. At this time, it is desired to perform a highly accurate simulation by selecting a suitable route for a plurality of ships.
本発明は、前記した事情に鑑みて創案されたものであり、工程計画作成等の際に、複数の船舶に対して精度の高いシミュレーションを行うことが可能な運航シミュレーション装置を提供することを課題とする。 The present invention has been developed in view of the above-described circumstances, and it is an object to provide an operation simulation device capable of performing a highly accurate simulation for a plurality of ships when creating a process plan or the like. And
前記課題を解決するため、本発明の運航シミュレーション装置は、所定の海域における気象・海象条件と、前記海域における複数の航路と、前記海域を運航する複数の船舶についての船速と、が記憶される記憶部と、前記気象・海象条件及び前記船速に基づいて、前記複数の航路の中から航路を選択する航路選択部と、を備え、前記航路には、前記船舶が避泊可能な避泊地が設定されており、前記航路選択部は、前記気象・海象条件が前記船舶による今の前記避泊地から次の前記避泊地への運航に不適であると判定した場合には、所定時間だけ今の前記避泊地に避泊するようにして前記船舶の運航時間を算出し、前記複数の船舶それぞれに対して、前記複数の航路の中で前記運航時間が最も短い前記航路を選択することを特徴とする。 In order to solve the above problems, the navigation simulation device of the present invention stores weather / sea conditions in a predetermined sea area, a plurality of routes in the sea area, and ship speeds for a plurality of ships operating in the sea area. A storage unit, and a route selection unit that selects a route from the plurality of routes based on the weather / sea conditions and the ship speed. The anchorage is set, and the route selection unit determines that the weather / sea conditions are unsuitable for the operation from the current anchorage to the next anchorage by the ship for a predetermined time. Calculating the operation time of the ship so as to evacuate to the current berth, and for each of the plurality of ships, selecting the route with the shortest operation time among the plurality of routes. Features.
かかる構成によると、気象・海象条件及び船速を用いて、気象・海象条件が船舶による今の避泊地から次の避泊地への運航に不適であると判定した場合には、所定時間(例えば、気象・海象条件の1タイムステップ分)だけ今の避泊地に避泊(待機)するようにして所定時間経過後に再度気象・海象条件をチェックし、それでも不適であれば再度所定時間だけ待機する、ということを繰り返して船舶の運航時間を算出し、複数の船舶それぞれに対して、複数の航路の中で運航時間が最も短い航路を選択するので、気象・海象を考慮して、より正確な稼働状況に基づく工程計画の作成が可能となる。 According to such a configuration, when it is determined that the weather / sea conditions are unsuitable for operation from the current anchorage to the next anchorage by the ship using the weather / ocean conditions and the ship speed, a predetermined time (for example, , Stay in the current evacuation site (for one time step of weather and sea conditions), check the weather and sea conditions again after a predetermined time, and if it is still unsuitable, wait for the predetermined time again Repeat the above to calculate the ship's operation time, and select the route with the shortest operation time among the multiple routes for each of the multiple vessels. It is possible to create a process plan based on the operation status.
前記記憶部には、前記避泊地に避泊可能な隻数が記憶されており、前記航路選択部は、前記避泊地に避泊可能な隻数を超えないように、複数の前記船舶の前記航路を選択する構成であることが望ましい。 The storage unit stores the number of ships that can be anchored at the anchorage, and the route selector selects the routes of the plurality of ships so as not to exceed the number of ships that can be anchored at the anchorage. It is desirable that the configuration is selected.
かかる構成によると、避泊地に避泊可能な隻数を超えないように、複数の船舶の航路を選択するので、避泊地の混雑度を考慮して、より現実的な設定が可能となり、さらに正確な稼働状況に基づく工程計画の作成が可能となる。 According to such a configuration, since the route of multiple ships is selected so that the number of ships that can be berthed does not exceed the number of berths, more realistic settings can be made in consideration of the degree of congestion at the berths. This makes it possible to create a process plan based on various operating conditions.
前記船舶は、前記避泊地の一つである積み込み港で資材を積み込んで前記避泊地の一つである積み下ろし港で前記資材を積み下ろすことを繰り返し、前記記憶部には、前記船舶の前記積み込み港及び前記積み下ろし港で要する作業時間と、前記積み込み港及び前記積み下ろし港における作業可能時間帯と、が記憶されており、前記航路選択部は、前記作業時間及び前記作業可能時間帯に基づいて、前記運航時間を算出することが望ましい。 The ship repeatedly loads material at a loading port that is one of the berthing sites and loads and unloads the material at a loading port that is one of the berths, and the storage unit stores the loading of the vessel. The working time required in the port and the unloading port, and the workable time zone in the loading port and the unloading port are stored, and the route selection unit is based on the work time and the workable time zone, It is desirable to calculate the operation time.
かかる構成によると、作業時間及び作業可能時間帯に基づいて運行時間を算出するので、実際の作業を考慮した工程計画の作成が可能となる。 According to such a configuration, since the operation time is calculated based on the work time and the workable time zone, it is possible to create a process plan in consideration of actual work.
本発明によれば、工程計画作成等の際に、精度の高いシミュレーションを行うことができる。 According to the present invention, a highly accurate simulation can be performed when a process plan is created.
以下、本発明の実施形態に係る運航シミュレーション装置について、複数の船舶が資材を長距離かつ大量運搬する必要がある離島での海洋工事に適用した場合を例にとり、適宜図面を参照しながら説明する。なお、同様の構成には同様の符号を付し、重複する説明を省略する。 Hereinafter, an operation simulation apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings as appropriate, taking as an example a case where a plurality of ships are applied to offshore construction on a remote island where materials need to be transported over a long distance and in large quantities. . In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the same structure and the overlapping description is abbreviate | omitted.
図1に示すように、本実施形態に係る運航シミュレーション装置が適用される海域2には、資材を積み込む港3(以下、「積み込み港3」という。)と、資材を積み下ろす港4(以下、「積み下ろし港4」という。)と、積み込み港3及び積み下ろし港4の間の複数の港5と、が存在している。かかる海域2において、複数の船舶10が、積み込み港3及び積み下ろし港4の間を往復し、積み込み港3で資材を積み込んで積み下ろし港4で資材を積み下ろす。なお、複数の港5を区別する場合には、符号5の後ろにローマ字を付すことがある。また、以下の運航シミュレーション装置の説明において、船舶10は実際には運航しておらず、当該装置内のシミュレーションにおいて仮想空間内を運航している。
As shown in FIG. 1, in the
<運航シミュレーション装置>
図2に示すように、運航シミュレーション装置20は、複数の船舶10の運航をシミュレーションして複数の航路の中から各船舶10に最適な航路を選択する装置であって、CPU、ROM、RAM、入出力回路等からなる。運航シミュレーション装置20は、図2に示すように、機能部として、記憶部21と、データベース管理部22と、航路選択部23と、を備える。
<Operation simulation device>
As shown in FIG. 2, the
記憶部21には、気象・海象条件データベース21aと、航路データベース21bと、船舶諸元データベース21cと、避泊地データベース21dと、が記憶されている。
The
気象・海象条件データベース21aには、気象・海象条件が記憶されている。気象・海象条件は、前記した海域2における海象(波高)及び気象(風速)に関するデータであり、本実施形態では、例えば面積400km2(20km×20km)のエリア毎の情報を所定時間(タイムステップ。例えば、1時間)ごとに所定期間分(例えば、1年間分)を含むデータである。かかる気象・海象条件としては、例えば海域2における過去の気象・海象に関するデータを用いることができる。
The weather /
航路データベース21bには、海域2における複数の航路の位置データが記憶されている。
複数の航路は、図1に示すように、積み込み港3及び積み下ろし港4の間を往復する船舶10が、常に目的地に近づくように設定されており、例えば積み込み港3から積み下ろし港4への航路(往路)としては、「積み込み港3→積み下ろし港4」、「積み込み港3→港5A→積み下ろし港4」、「積み込み港3→港5A→港5B→積み下ろし港4」等といった複数の航路が設定されている。かかる複数の航路には、例えば往路における港5Dから港5Cへと目的地から遠ざかるような航路は含まれない。すなわち、船舶10の航路において、次の港(避泊地)から目的地(積み込み港3又は積み下ろし港4)までの直線距離は、今の港から目的地までの直線距離よりも短い。
The
As shown in FIG. 1, the plurality of routes are set so that the
図3(a)に示すように、船舶諸元データベース21cには、船舶10毎に、船舶IDと、積載量と、往路での船速と、復路での船速と、波高閾値と、風速閾値と、が関連付けて記憶されている。ここで、積載量は、当該船舶10に資材を積載可能な最大積載量である。また、船速(往路)は、最大積載量の資材を積載した船舶10が運航する速度であり、予め設定された値である。また、船速(復路)は、資材を積み下ろした船舶10が運航する速度であり、船速(往路)よりも速く、予め設定された値である。波高閾値は、船舶10が運航可能な波高の最大値であり、運航中の波高が当該波高閾値を超える場合には、船舶10は避泊する必要がある。風速閾値は、船舶10が運航可能な風速の最大値であり、運航中の風速が当該風速閾値を超える場合には、船舶10は避泊する必要がある。
As shown in FIG. 3A, the
また、船舶諸元データベース21cには、船舶10毎に、作業時間と、作業可能時間帯と、が関連付けて記憶されている。ここで、作業時間は、船舶10に資材を積み込んだり船舶10から資材を積み下ろしたりするのに要する時間であり、積み込み/積み下ろしごとに分けて設定されていてもよい。また、作業可能時間は、積み込み港3及び積み下ろし港4において作業可能な時間帯であり、船舶諸元データベース21cに代えて避泊地データベース21dに記憶されていてもよい。
In the
図3(b)に示すように、避泊地データベース21dには、避泊地毎に、避泊地ID(又は避泊地名)と、避泊地位置データと、避泊可能隻数と、が関連付けて記憶されている。避泊地は、船舶10が避泊可能な場所であり、前記した積み込み港3、積み下ろし港4及び複数の港5が避泊地に該当する。
避泊可能隻数は、避泊地に避泊可能な船舶10の隻数であり、港3,4,5の規模、港湾管理者との契約等によって予め設定されている。
避泊余裕隻数は、避泊可能隻数から避泊している船舶10の隻数を引いた隻数である。また、図示は省略するが、避泊余裕隻数は、シミュレーション中において経時的に変化するものであるため、シミュレーション内で流れる時間と関連付けて記憶される。
As shown in FIG. 3 (b), the
The number of ships that can be anchored is the number of
The number of ships that can be berthed is the number of ships that can be berthed minus the number of
データベース管理部22は、記憶部21内の各データベース21a〜21dを管理するものであって、キーボード・マウス等からなる入力装置30又は外部のサーバ等から出力された各種データを取得し、記憶部21内の各データベース21a〜21dの内容を更新する。
The
航路選択部23は、各データベース21a〜21dのデータに基づいて、複数の船舶10に対して最適な航路を選択し、プリンタ、ディスプレイ、スピーカ等からなる出力装置40へ選択結果を出力する。航路選択部23による航路の選択手法については、以下の動作例において詳細に説明する。
The
<動作例>
続いて、運航シミュレーション装置20の動作例、すなわち、航路選択部23による航路の選択手法について、図1〜図4を参照して詳細に説明する。本動作例では、初期条件として、全ての船舶10が積み込み港3に位置する状態からシミュレーションを開始し、各船舶10に対して片道(往路・復路)ずつシミュレーションを繰り返す(往路→復路→往路→復路→…)。
<Operation example>
Subsequently, an operation example of the
図4に示すように、まず、航路選択部23が、船舶10がどれであるかを示すパラメータa、航路がどれであるかを示すパラメータb、航路中の港数(出発地を除いた数であり、次の避泊地を示す)パラメータcをそれぞれ「1」に設定する(ステップS1)。なお、船舶10の総数をA、航路の総数をB、航路中の港の総数(出発地を除いた数)をCとする。
As shown in FIG. 4, first, the
続いて、航路選択部23が、1番目の船舶10の1番目の航路における現在値(ここでは、積み込み港3)から次の避泊地までの経路に関して、所定時間H1(例えば、気象・海象条件のタイムステップである1時間)ごとに船舶10の位置における気象・海象に基づいて、気象・海象が運航に良好であるか不良であるかを判定する(ステップS2)。
例えば、航路選択部23は、時間Δt後の船舶10の位置における気象・海象を確認するために、現在の時刻tにおける船舶10の船舶位置データx(初期条件として予め設定されている)と、船舶諸元データベース21cに記憶された船舶10の船速vとに基づいて、時刻t+Δtにおける船舶10の船舶位置データx+v・Δtを算出する。
続いて、航路選択部23は、気象・海象条件データベース21aに記憶された気象・海象条件の中から、位置x+v・Δt及び時刻t+Δtに該当する気象・海象予報条件(すなわち、波高(海象条件)及び風速(気象条件))を抽出し、抽出された波高及び風速と、船舶諸元データベース21cに記憶された波高閾値及び風速閾値と、を比較する。
そして、航路選択部23は、次の港までの運航全体において、波高が波高閾値以下であり、かつ、風速が風速閾値以下である場合に、気象・海象条件は良好であると判定し、波高が波高閾値を超える、又は、風速が風速閾値を超える場合に、気象・海象条件は不良であると判定する。ここで、気象条件としての風速は、東西方向の風速と南北方向の風速とを含んでいてもよく、この場合には、航路選択部23は、東西方向の風速及び南北方向の風速をそれぞれ風速閾値と比較することができる。
Subsequently, the
For example, in order to confirm the weather and sea conditions at the position of the
Subsequently, the
Then, the
ステップS2において良好と判定された場合には、航路選択部23は、次の避泊地の混雑度を確認する(ステップS3)。
すなわち、航路選択部23は、避泊地データベース21dに記憶された、次の避泊地に到着する時間における余裕避泊隻数を参照し、余裕避泊隻数がプラス(空きあり)であるかゼロ(空きなし)であるか否かを判定する。1隻目の船舶10に関しては、ステップS3では原則的に空きありと判定される。
When it determines with it being favorable in step S2, the
That is, the
ステップS2において不良と判定された場合と、ステップS3において空きなしと判定された場合には、航路選択部23は、船舶10を今の避泊地で所定時間H2(例えば、気象・海象条件のタイムステップである1時間)だけ待機させ、ステップS2,S3を繰り返す。
When it is determined that there is a defect in step S2, and when it is determined that there is no vacancy in step S3, the
ステップS3で空きありと判定された場合には、航路選択部23は、次の避泊地からさらに次の避泊地への経路に関して同じ処理を繰り返す(ステップS5でNo→ステップS6→ステップS2→…)。
If it is determined in step S3 that there is a vacancy, the
1番目の航路について目的地(往路における積み下ろし港4又は復路における積み込み港3)までの処理が終了すると(ステップS5でYes)、航路選択部23は、1番目の航路における運航時間を算出する(ステップS7)。ここで、運航時間は、船舶10が出発地から目的地まで運航するのに要する時間であって、海域を移動する航行時間と、避泊地での待機時間と、積み込み港3及び積み下ろし港4での作業時間と、を含む。
本動作例において、往路における運航時間は、積み込み港3での積み込み作業開始までの順番待ち時間と、積み込み港3での積み込みに要する作業時間と、海域2を移動する航行時間と、その途中における避泊地での待機時間と、の合計時間である。また、復路における運航時間は、積み下ろし港4での積み下ろし作業開始までの順番待ち時間と、積み下ろし港4での積み下ろしに要する作業時間と、海域2を移動する航行時間と、その途中における避泊地での待機時間と、の合計時間である。
When the processing up to the destination (the unloading
In this operation example, the operation time on the outbound route is the waiting time in order until the loading operation starts at the
航路選択部23は、1番目の船舶10の全ての航路に関して同じ処理を繰り返す(ステップS8でNo→ステップS9→ステップS2→…)。
The
1番目の船舶10の全ての航路に関して運航時間の算出処理が終了すると(ステップS8でYes)、航路選択部23は、1番目の船舶10に関する複数の航路から最も運航時間の短い航路を選択する(ステップS10)。
When the operation time calculation process is completed for all the routes of the first ship 10 (Yes in step S8), the
航路選択部23は、全ての船舶10に関して同じ処理を繰り返す(ステップS11でNo→ステップS12→ステップS2→…)。2隻目以降の船舶10に関しては、ステップS3で空きなしと判定されるケースが出てくる。
全ての船舶10に関して航路が選択されると(ステップS11でYes)、航路選択部23は、船舶10ごとに選択済みの航路の運航時間を積算し、積算された運航時間が所定期間(本動作例では、1年)に達したか否かに基づいて、全ての船舶10に関して所定期間分のシミュレーションが完了したか否かを判定する(ステップS13)。
ステップS13でNoの場合には、船舶10の総数Aからシミュレーションが完了した隻数を引くとともに、所定期間分のシミュレーションが完了していない船舶10に関して、直前の処理における目的地(積み込み港3又は積み下ろし港4)を出発地としてステップS1〜S13を繰り返す。ここで、往路に関するシミュレーションの後には復路に関するシミュレーションが行われるが、例えば1隻目の船舶10が復路を運航する際に他の船舶10が往路にあって港5に避泊している等のケースがあり、一の船舶10の航路選択に他の船舶10の航路が影響を与えることとなる。
The
When a route is selected for all the vessels 10 (Yes in step S11), the
In the case of No in step S13, the number of ships whose simulation has been completed is subtracted from the total number A of the
そして、全ての船舶10に関して1年分のシミュレーションが完了したと判定された場合(ステップS13でYes)には、本フローを終了し、選択された航路を出力装置40へ出力し、印刷、画像(映像)又は音声によってユーザへ通知する。
If it is determined that the simulation for one year has been completed for all the ships 10 (Yes in step S13), this flow is terminated, the selected route is output to the
なお、航路選択部23は、所定期間(例えば、1年間)内に積み込み港3及び積み下ろし港4を所定回数(例えば、1隻の船舶10が気象・海象に影響されずに待機時間ゼロで積み込み港3及び積み下ろし港4の間を直接往復したときの回数を100%としたときに50%)以上往復することができる船舶10の数(稼動数)又は割合(稼働率)を算出する構成であってもよい。
The
本発明の実施形態に係る運航シミュレーション装置20は、気象・海象条件及び船速を用いて、気象・海象条件が船舶による今の避泊地から次の避泊地への運航に不適であると判定した場合には、所定時間だけ今の避泊地に避泊するようにして船舶の運航時間を算出し、複数の船舶それぞれに対して、複数の航路の中で運航時間が最も短い航路を選択するので、精度の高いシミュレーションを行うことができ、気象・海象を考慮して、より正確な稼働状況に基づく工程計画の作成が可能となる。
また、本発明の実施形態に係る運航シミュレーション装置20は、航路が出発地から目的地へ向けて常に前進するように設定されているので、後戻りするような非効率的な航路を予め除外し、シミュレーションに要する時間を短縮することができる。
また、本発明の実施形態に係る運航シミュレーション装置20は、避泊地に避泊可能な隻数を超えないように、複数の船舶の航路を選択するので、避泊地の混雑度を考慮して、より現実的な設定が可能となり、さらに正確な稼働状況に基づく工程計画の作成が可能となる。
また、本発明の実施形態に係る運航シミュレーション装置20は、作業時間及び作業可能時間帯に基づいて運航時間を算出するので、実際の作業を考慮した工程計画の作成が可能となる。
また、本発明の実施形態に係る運航シミュレーション装置20は、船舶10の稼動数又は稼働率を算出するので、船舶10の最適な隻数を決める参考となる。
The
In addition, since the
In addition, since the
In addition, since the
Moreover, since the
<実施例>
<運航シミュレーション技術>
海運分野のウェザールーティングでは、大洋を横断する航路で避泊地5がないケースを扱っているが、本発明は主に海洋工事を対象とするため、積み込み港3と積み下ろし港4の途中に島等があり、気象・海象が悪化した場合には避泊できる場合を考える。
この場合、途中の島等に避泊地5を設け、気象・海象の変化を考慮しながら船舶10を可能な限り前進させることにより、より短い期間でより大量の資材運搬を達成することができると考えられる。
施工計画時には,重要なパラメータである船舶10の数、各船舶10の運搬量、船速、波高閾値、風速閾値、避泊地5(避難港)、積み込み及び積み下ろしの作業時間並びに作業の開始時刻及び終了時刻を考慮した上で、出港可否判断を含めた最適航路を探索し、各船舶の運航を工事予定地域でシミュレーションすることで、運航計画の最適化が可能となる。
<Example>
<Operation simulation technology>
Weather routing in the shipping field deals with cases where there is no
In this case, a large amount of material can be transported in a shorter period of time by providing a
At the time of construction planning, important parameters are the number of
本技術では、気象・波浪解析には第5世代NCAR/Penn StateメソスケールモデルMM5(Grell,G.A.,J.Dudhia, and D.R.Stauffer : A description of the fifth-generation Penn State-NCAR Mesoscale Model(MM5), NCAR Tech. Note NCAR/TN-398+STR, NCAR,p.128, 1991)と沿岸波浪推算モデルSWAN(Booij,N.,R.C.Ris and L.H.Holthuijsen : A third-generation wave mode1 for coastal regions, Part1, Model description and validation, J.Geophys. Res. C4, 104, pp,7649-7666 ,1999)を用いた。
ここで得られた気象・海象条件をもとに、各船舶10の最適航路の探索を行う。
In this technology, the fifth generation NCAR / Penn State mesoscale model MM5 (Grell, GA, J. Dudhia, and DRStauffer: A description of the fifth-generation Penn State-NCAR Mesoscale Model (MM5), NCAR Tech. Note NCAR / TN-398 + STR, NCAR, p.128, 1991) and coastal wave estimation model SWAN (Booij, N., RCRis and LHHolthuijsen: A third-generation wave mode1 for coastal regions, Part1, Model description and validation, J. Geophys. Res. C4, 104, pp, 7649-7666, 1999).
Based on the weather and sea conditions obtained here, the optimum route of each
最適航路は、前記したように、図4に示すフローに従って探索する。
予め気象・海象条件を記憶部21に記憶させ、まず、1番目の船舶10に対し、航路データベース21bにある全ての航路パターンについて、所要時間を計算する。
この際、避泊地5の数が増えるにつれて、積み込み港3から積み下ろし港4までの選択可能な航路パターン数mは、次式のように階乗で増加する。
As described above, the optimum route is searched according to the flow shown in FIG.
The weather / sea conditions are stored in the
At this time, as the number of
ただし、N:港の数の総和とする。
例えば,避泊地5が10港ある場合、積み込み港3及び積み下ろし港4と合わせてn=12となるから、m=9864101通りとなり、この航路パターンの全てについて、各船舶10の気象・海象悪化による待機時間も含めた所要時間を計算すると、計算負荷が非常に大きく、計算終了までの時間が膨大になる。
一方で,実際にはこの航路パターンの中には,戻りを含む非現実的な航路も含まれる。
そこで,各航路パターンの総延長をもとに、事前に、非現実的な航路パターンのみを取り除き、現実的な航路パターンをデータベース化して航路データベース21bとすることで、航路探索時間の短縮を達成した。
However, N: Total number of ports.
For example, if there are 10
On the other hand, this route pattern actually includes unrealistic routes including return.
Therefore, based on the total extension of each route pattern, only the unrealistic route pattern is removed in advance, and the realistic route pattern is made into a database to be the
所要時間計算の際に、途中、気象・海象悪化で航行できない場合には、気象・海象が良好になって次の港に到達できるまで今の港に待機させる。
そして、待機時間を考慮した上で、最短時間で積み込み港3/積み下ろし港4に到達した航路を最適航路とする。
次に、2番目の船舶に対しても、同様に所要時間を計算するが、その際には、各避泊地について他の船舶10との重なり(港の混雑度)を確認し、港の停泊可能隻数を超える場合は、空きが出るまで今の港に待機させる。
全ての待機時間を考慮した上で最短となった航路を最適航路とする。
以降の船舶10に対しても同様の探索を繰り返すことで,各船舶10の最適航路を探索することができる。
When the required time is calculated, if it is not possible to navigate due to worsening weather and sea conditions, the current port will wait until the weather and sea conditions improve and the next port can be reached.
Then, considering the standby time, the route that reaches the
Next, calculate the required time for the second vessel in the same way, but check the overlap with
The shortest route taking all waiting times into consideration is the optimum route.
By repeating the same search for the
以上のようにして、各船舶10に積み込み港3から積み下ろし港4までの往路/復路ごとに最適航路を探索し、工期中の海域2(工事区城)におけるシミュレーションを行うことで、船舶10の稼働率の算出、船団の最適な組み合わせ等を計画することができる。
As described above, by searching for the optimum route for each outbound / return route from the
<ケーススタディの条件設定>
(1)ケーススタディ1 〜費用対効果が高い傭船数〜
本発明の実施形態に係る運航シミュレーション装置20を用いて土砂運搬を対象とした一年間のシミュレーションを実施した。
本発明のシミュレーション技術は、主に長距離運搬を対象としているため、一般的な海洋工事よりも資材の積み込み港と積み下ろし港が遠方に離れている場合を想定する。
そこで図5に示すように、積み込み港と積み下ろし港とが571km離れており、その間に避泊地が13港存在する場合を考えた。
また各避泊地に停泊できる船舶の数は3隻とし、積み込み港及び積み下ろし港の待機場所では、すべての船舶が停泊できるとした。
また、仮想的な気象・海象条件を作成するため、任意の領域における過去のNCEPデータを用いた海象・気象解析を実施したところ、領域全体として図6に示す頻度分布を持っていた。
この仮想的な気象・海象条件を与え、一年間のシミュレーションを実施した。
ここで、図7は、図5に△で示す地点の波高及び風速の時系列変化を示すグラフである。図7(b)において、実線は南北方向の風速であり、点線は東西方向の風速である。図7に示す例では、春季〜夏季は気象・海象が良好であったが、8月から台風が来襲し、また、冬季は北西の季節風が卓越している。
<Case study condition setting>
(1) Case study 1-Number of dredgers with high cost-effectiveness-
A one-year simulation for carrying earth and sand was performed using the
Since the simulation technique of the present invention is mainly intended for long-distance transportation, it is assumed that the material loading port and the unloading port are far away than general marine construction.
Therefore, as shown in FIG. 5, the case where the loading port and the unloading port are 571 km away and 13 harbors exist between them is considered.
The number of ships that can be anchored at each berthing area is three, and all ships can be anchored at the loading and unloading port standby areas.
Further, in order to create a virtual weather / sea condition, a sea state / weather analysis using past NCEP data in an arbitrary region was performed, and the frequency distribution shown in FIG. 6 was obtained as a whole region.
Given this hypothetical weather and sea conditions, we conducted a one-year simulation.
Here, FIG. 7 is a graph showing time-series changes in the wave height and wind speed at points indicated by Δ in FIG. In FIG. 7B, the solid line is the wind speed in the north-south direction, and the dotted line is the wind speed in the east-west direction. In the example shown in FIG. 7, the weather and sea conditions were good from spring to summer, but a typhoon came in from August, and the northwest seasonal wind was dominant in winter.
今回の設定の下で、費用対効果が高い船舶の数(傭船数)を調べるため、傭船数のみを変更して、一年間の総運搬量の変化を調べた。
船舶の最適等の諸元は表1に示す通りとし、一年間の運航シミュレーションを実施した。
Under this setting, in order to investigate the number of cost-effective vessels (number of dredgers), only the number of dredgers was changed, and the change in the total transportation amount for one year was examined.
The specifications such as the optimality of the ship were as shown in Table 1, and a one-year operation simulation was conducted.
ここで、「作業時間」とは、積み込み作業及び積み下ろし作業に要する時間である。また、「作業可能時間帯」とは、積み込み作業及び積み下ろし作業を実施可能な時間帯であり、深夜・早朝は作業を停止して待機しているとした。 Here, the “working time” is the time required for loading and unloading work. The “workable time zone” is a time zone during which loading and unloading operations can be performed, and it is assumed that the work is stopped and waiting at midnight and early morning.
(2)ケーススタディ2 〜経験的運航力法との比較〜
本発明の有効性を確認するため、従来通り、各舶舶の舶長の判断で運航した場合と本発明を用いた場合の運搬量を比較した。
ここで、船長が判断する従来の手法をモデル化するため、複数の船長にヒアリングを行った。
その結果、次のことが分かった。
・運航管埋は船長が行う。
・気象・海象予報はテレビ・ラジオや海上保安庁による予報Faxを通して受信する(海上でも情報取得可能)。
・天気予報(気象・海象)によって、出港後、目的港へ入港するまで天気が良好でなければ出港しない。
・安全を優先し、出港後に海況悪化のため元の港へ戻ってくる場合もある。
以上を「経験的運航方法」としてモデル化した。
各船長の統―的な基準のない経験的判断をモデル化することは非常に困難であるため、今回のモデル化は複数の船長の共通した項目のみに限り、船果の個々の経験的判断基準は、各船舶の航行限界波高及び航行限界風速の設定に含むものとみなした。
(2) Case study 2 -Comparison with empirical operational power method-
In order to confirm the effectiveness of the present invention, as compared with the conventional case, the carrying amount was compared with the case where the ship was operated based on the judgment of the ship captain and the present invention.
Here, we conducted interviews with multiple masters in order to model the conventional method that the master judges.
As a result, the following was found.
・ The master is responsible for the operation.
・ We receive weather and marine forecasts via TV / radio and the Japan Coast Guard's forecast fax (information can also be obtained at sea).
・ Due to the weather forecast (meteorology / sea conditions), if the weather is not good until the port arrives after departure, it will not leave.
-Safety may be prioritized and may return to the original port after departure due to worsening sea conditions.
The above was modeled as an “empirical operation method”.
Since it is very difficult to model empirical judgments without mastery standards for each master, this modeling is limited to items common to multiple masters, and individual empirical judgments of the ship The standard was considered to be included in the setting of the navigational limit wave height and the navigational limit wind speed of each ship.
本ケーススタディでは、より現実的な船団として,6隻の船舶を表2に示す諸元で設定し、図5に示したケーススタディ1と同じ位置に各港を設定し、気象・海象条件についてもケーズスタディ1と同一の任意の領域についで過去のNCEPデータを用いた解析を行い、領域全体として図8に示す頻度分布を持ち、図5に△で示した地点で図9に示す時系列となる仮想的な気象・海象条件を与え、一年間の運航シミュレーションを実施した。図9(b)において、実線は南北方向の風速であり、点線は東西方向の風速である。
In this case study, as a more realistic fleet, six ships are set up with the specifications shown in Table 2, each port is set at the same position as
(3)ケーススタディ3 〜運搬距離と効率化〜
運搬距離が長いほど、船舶が海上にいる時間が長期化するため、気象・海象の影響が増大すると考えられる。
したがって、本発明のシミュレーション技術の適用による効率化の度合いは、運搬距離が長いほど大きくなることになる。
そこで、運搬距離と本発明による効率化との関係を調べるため、図10に示すように、運搬距離を571km、468km、366km、264km、172kmの5通りに設定し、一年間の運航シミュレーションを行った。
ここで、避泊地は、積み込み港3A,3B,3C,3D,3Eと積み下ろし港4の間にある港とし、運搬距離が571kmでは13港、468km、366km、264kmでは6港、172kmでは4港とした。
船舶の諸元は、ケーススタディ2と同じ表2に示すものとし,経験的運航方法を適用した場合の運搬量との比較を行い、本発明の運航シミュレーション技術を適用した場合の効率化の度合いが運搬距離によってどう変化するかを調べた。
(3) Case study 3-Transportation distance and efficiency-
The longer the transport distance, the longer the time the ship is on the sea, so the influence of weather and sea conditions will increase.
Therefore, the degree of efficiency by applying the simulation technique of the present invention increases as the transport distance increases.
Therefore, in order to investigate the relationship between the transportation distance and the efficiency improvement according to the present invention, as shown in FIG. 10, the transportation distance is set to five types of 571 km, 468 km, 366 km, 264 km, and 172 km, and a one-year operation simulation is performed. It was.
Here, the berthing area is the port between the
The specifications of the ship are shown in Table 2 which is the same as in
<ケーススタディの結果>
(1)ケーススタディ1 〜費用対効果が高い傭船数〜
船舶の隻数を増加させ、一年間の総運搬量の変化を調べた結果を図11に示す。
図11に示すように、傭船数を増やしても年間総運搬量は頭打ちになることがわかる。
これは、単純に傭船数を増加しても、積み込み港3及び積み下ろし港4における積み込み設備及び積み下ろし設備の数は限られており、待機する船舶が増えるだけで運搬の効率化には繋がらないことを示している。
このことから、費用対効果の最も高い傭船数を検討するため、効率的に運航している船舶の割合を表す指標として、「待機時間がゼロの場合に1隻の船舶の1年間の往復回数を100とし、往復回数50以上を確保できた船舶数の割合」を「有効船舶稼動率」と定義し、傭船数と有効船舶稼働率の関係を調べた。
図11の有効船舶稼働率に着目すれば、傭船数が約16隻以上から低下しており、傭船数が16隻の場合に待機船数が少なく費用対効果が最適化されることがわかった。
図12に示した各船舶の運搬回数を見ても、航路探索の優先度が下がるにつれ、運搬回数が減少する様子が見て取れる。
この結果より、本技術を用いれば、費用対効果を施工計画の段階で定量的に評価できることがわかる。
<Result of case study>
(1) Case study 1-Number of dredgers with high cost-effectiveness-
FIG. 11 shows the results of examining the change in the total transportation amount for one year by increasing the number of ships.
As shown in FIG. 11, it can be seen that even if the number of dredgers is increased, the total annual carrying amount reaches a peak.
This means that even if the number of dredgers is simply increased, the number of loading and unloading facilities at the
Therefore, in order to examine the number of dredgers with the highest cost-effectiveness, the index indicating the percentage of vessels operating efficiently is “the number of round trips per year for one vessel when the waiting time is zero”. The ratio of the number of ships that could secure 50 or more round trips was defined as “effective ship operating rate”, and the relationship between the number of dredgers and the effective ship operating rate was examined.
Focusing on the effective vessel utilization rate in FIG. 11, the number of dredgers has dropped from about 16 or more, and it was found that when the number of dredgers is 16, the number of waiting vessels is small and the cost effectiveness is optimized. .
Even when the number of times of transportation of each ship shown in FIG. 12 is seen, it can be seen that the number of times of transportation decreases as the priority of the route search decreases.
From this result, it can be seen that if this technology is used, cost effectiveness can be quantitatively evaluated at the stage of construction planning.
(2)ケーススタディ2 〜経験的運航方法との比較〜
現実的な傭船数及び作業条件(表2)の下、一年間のシミュレーション結果を図13に示した。
気象・海象を考慮しない場合と気象・海象を考慮した場合の運搬量の比を稼働率とすると、稼働率には大きな季節変化があり、今回仮想的に用いた気象・海象条件では冬に季節風が強いため12月の稼働率が最も低く、23%であった。
一方で、稼働率の最も高い5月は80%を超えており、年間を通しての平均稼働率は53%であった。
このことから、施工計画の際には工事区域の季節特性の把握が重要であることがわかった。
(2) Case study 2-Comparison with empirical operation methods-
FIG. 13 shows the simulation results for one year under the actual number of dredgers and working conditions (Table 2).
If the operating rate is the ratio of the transport amount when the weather and sea conditions are not considered and when the weather and sea conditions are considered, the operating rate has a large seasonal change. The occupancy rate in December was the lowest, at 23%.
On the other hand, the highest occupancy rate in May exceeded 80%, and the average occupancy rate throughout the year was 53%.
This indicates that it is important to understand the seasonal characteristics of the construction area during construction planning.
一年間の土砂運搬量について、経験的運航方法を適用した場合と本発明による最適航路を採用した場合の比較を図14に示した。
経験的運航方法の場合、年間総運搬量が460,000m3に対し,本発明を適用した場合は、594,800m3であった。
この結果より、本発明を適用することで経験的運航可否判断に含まれる不確実さがなくなり、このケースでは約29%運搬量が増加した。
気象・海象条件作成時にNCEPデータの時期を変えて7通りの設定で実施してみても、今回の設定では図15に示すように7年の平均で21%の増量を確保することができ、本発明の有効性が確認された。
FIG. 14 shows a comparison between the case where the empirical operation method is applied and the case where the optimum route according to the present invention is adopted for the amount of earth and sand transported for one year.
If empirical operating method, the total annual transport amount to 460,000M 3, when the present invention was 594,800m 3.
From this result, by applying the present invention, there is no uncertainty included in the empirical operational propriety determination, and in this case the transport amount increased by about 29%.
Even if the time of NCEP data is changed at the time of creating weather and sea conditions, and it is carried out with 7 settings, this setting can secure an increase of 21% on average for 7 years as shown in Fig. 15, The effectiveness of the present invention was confirmed.
(3)ケーススタディ3 〜運搬距離と効率化〜
運搬距離の影響を検討するため、ケーススタディ2と同一の現実的な船団及び作業条件(表2)の下、異なる5ケースの運搬距離571km、468km、366km、264km、172kmを設定し、一年間の運航シミュレーションを行った。
その結果,年間総運搬量は図16に示す通りになった。
図16によると,本発明のシミュレーション技術を用いた場合の運搬量は、全て経験で運航方法を適用した場合を上回っており、本発明を適用することで運搬量を増加することができることがわかった。
本発明による効率化の度合いをみると、運搬距離が366kmの場合を除き、運搬距離が増加するのに伴い運搬増量も増加しており、172kmでは4%であったのに対し、571kmでは27%の運搬効率化を見積もることができた。
しかし、366kmでは264kmに比べ効率化が減少していた。これは、今回の設定では避泊地数が運搬距離と比例しておらず、また、避泊地の位置も同一であったため、効率化の度合いと距離の関係が単純ではなかったためと考えられる。
(3) Case study 3-Transportation distance and efficiency-
In order to examine the effect of transportation distance, under the same realistic fleet and working conditions as in Case Study 2 (Table 2), we set transportation distances of 571 km, 468 km, 366 km, 264 km, and 172 km for five different cases for one year. A flight simulation was conducted.
As a result, the total annual transportation amount was as shown in FIG.
According to FIG. 16, the carrying amount when using the simulation technique of the present invention is more than the case where the operation method is applied by experience, and it can be understood that the carrying amount can be increased by applying the present invention. It was.
Looking at the degree of efficiency improvement according to the present invention, except for the case where the transport distance is 366 km, the transport increase increases as the transport distance increases, which is 4% at 172 km, and 27 at 571 km. % Transportation efficiency can be estimated.
However, the efficiency was reduced at 366 km compared to 264 km. This is probably because the number of shelters is not proportional to the transport distance in this setting, and the location of shelters is the same, so the relationship between the degree of efficiency and distance is not simple.
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前記実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。例えば、初期条件における複数の船舶10の位置は、適宜変更可能である。また、複数の船舶10のうち、どの船舶10から順に航路を選択するかという事項についても適宜変更可能である。例えば、船速の遅い船舶10、積載量の多い船舶10、波高閾値及び風速閾値が小さい船舶10等から先に航路を選択する構成であってもよい。
As mentioned above, although embodiment of this invention was described, this invention is not limited to the said embodiment, In the range which does not deviate from the summary of this invention, it can change suitably. For example, the positions of the plurality of
2 海域
3 積み込み港(避泊地)
4 積み下ろし港(避泊地)
5 港(避泊地)
10 船舶
20 運航シミュレーション装置
21 記憶部
23 航路選択部
2
4 Unloading port (staying place)
5 Harbor (Dorm)
DESCRIPTION OF
Claims (3)
前記気象・海象条件及び前記船速に基づいて、前記複数の航路の中から航路を選択する航路選択部と、
を備え、
前記航路には、前記船舶が避泊可能な避泊地が設定されており、
前記航路選択部は、前記気象・海象条件が前記船舶による今の前記避泊地から次の前記避泊地への運航に不適であると判定した場合には、所定時間だけ今の前記避泊地に避泊するようにして前記船舶の運航時間を算出し、前記複数の船舶それぞれに対して、前記複数の航路の中で前記運航時間が最も短い前記航路を選択する
ことを特徴とする運航シミュレーション装置。 A storage unit that stores weather / sea conditions in a predetermined sea area, a plurality of routes in the sea area, and ship speeds for a plurality of ships operating in the sea area,
A route selection unit that selects a route from the plurality of routes based on the weather / sea conditions and the boat speed;
With
On the route, a berth where the ship can berth is set,
If the route selection unit determines that the weather / sea conditions are unsuitable for the operation of the ship from the current berth to the next berth, the evacuation route avoids the current evacuation place for a predetermined time. The operation simulation apparatus characterized in that the operation time of the ship is calculated so as to stay overnight, and the route with the shortest operation time is selected from the plurality of routes for each of the plurality of vessels.
前記航路選択部は、前記避泊地に避泊可能な隻数を超えないように、複数の前記船舶の前記航路を選択する
ことを特徴とする請求項1に記載の運航シミュレーション装置。 The storage unit stores the number of ships that can be berthed at the berth,
The navigation simulation apparatus according to claim 1, wherein the route selection unit selects the route of a plurality of the ships so as not to exceed the number of ships that can be anchored at the anchorage.
前記記憶部には、前記船舶の前記積み込み港及び前記積み下ろし港で要する作業時間と、前記積み込み港及び前記積み下ろし港における作業可能時間帯と、が記憶されており、
前記航路選択部は、前記作業時間及び前記作業可能時間帯に基づいて、前記運航時間を算出する
ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の運航シミュレーション装置。 The ship repeatedly loading materials at a loading port that is one of the berthing sites and loading and unloading the materials at a loading port that is one of the berths,
The storage unit stores work time required in the loading port and the unloading port of the ship, and workable time zones in the loading port and the unloading port,
The navigation simulation device according to claim 1, wherein the route selection unit calculates the operation time based on the work time and the workable time zone.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2012274966A JP5953219B2 (en) | 2012-12-17 | 2012-12-17 | Flight simulation device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2012274966A JP5953219B2 (en) | 2012-12-17 | 2012-12-17 | Flight simulation device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2014119356A JP2014119356A (en) | 2014-06-30 |
| JP5953219B2 true JP5953219B2 (en) | 2016-07-20 |
Family
ID=51174309
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2012274966A Active JP5953219B2 (en) | 2012-12-17 | 2012-12-17 | Flight simulation device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP5953219B2 (en) |
Families Citing this family (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160267399A1 (en) * | 2013-06-18 | 2016-09-15 | Nippon Yusen Kabushiki Kaisha | Analysis device, analysis method, program, and recording medium |
| JP6623724B2 (en) * | 2015-11-30 | 2019-12-25 | 株式会社Ihi | Mooring Number Prediction System, Mooring Number Prediction Method, Mooring Number Prediction Program |
| JP6913537B2 (en) * | 2017-06-30 | 2021-08-04 | 川崎重工業株式会社 | Optimal flight plan arithmetic unit and optimal flight plan calculation method |
| KR101898145B1 (en) * | 2017-08-21 | 2018-09-12 | 주식회사 웨더아이 | Method, use device and server for providing vessel alternative route determination service |
| EP3795464A4 (en) | 2018-05-14 | 2022-03-09 | National Institute of Maritime, Port and Aviation Technology | METHOD, PROGRAM AND SYSTEM FOR REAL MARINE AREA PROPULSION PERFORMANCE ASSESSMENT FOR SHIPS |
| KR102215520B1 (en) * | 2018-09-13 | 2021-02-15 | 주식회사 웨더아이 | Method and server for providing course information of vessel including coast weather information |
| CN111353233B (en) * | 2020-03-11 | 2024-03-29 | 智慧航海(青岛)科技有限公司 | Intelligent ship autonomous navigation function test simulation experiment frame |
| CN111861233B (en) * | 2020-07-24 | 2024-02-13 | 大连海事大学 | A risk assessment and dispatch planning method for anchoring ships in the harbor during typhoon prevention |
| CN113221348B (en) * | 2021-05-08 | 2024-02-02 | 中交第三航务工程局有限公司 | An analysis method for the operable environmental conditions of engineering ships |
| CN115294802B (en) * | 2022-07-25 | 2024-06-21 | 中远海运科技股份有限公司 | AIS data-based ship navigation state intelligent identification method and system |
| CN118520690A (en) * | 2024-05-30 | 2024-08-20 | 中交第三航务工程局有限公司 | A calculation method for the operability of offshore construction of engineering vessels |
| CN119580532B (en) * | 2024-11-19 | 2025-11-21 | 上海船舶研究设计院 | Route security determination method, server, storage medium and product |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH07302285A (en) * | 1994-05-09 | 1995-11-14 | Kawasaki Steel Corp | Transportation planning apparatus and method |
| JP2008162757A (en) * | 2006-12-28 | 2008-07-17 | Jfe Steel Kk | Transportation plan calculation system |
| JP2010121947A (en) * | 2008-11-17 | 2010-06-03 | Alpine Electronics Inc | Method and system for navigation for shipping |
| JP2010237755A (en) * | 2009-03-30 | 2010-10-21 | Universal Shipbuilding Corp | Device and system for supporting operation |
| US9109895B2 (en) * | 2009-04-30 | 2015-08-18 | The Boeing Company | Estimating probabilities of arrival times for voyages |
| JP5312425B2 (en) * | 2010-10-18 | 2013-10-09 | ジャパンマリンユナイテッド株式会社 | Ship operation support system |
| JP5988838B2 (en) * | 2012-11-14 | 2016-09-07 | 大成建設株式会社 | Homestay recommendation device |
-
2012
- 2012-12-17 JP JP2012274966A patent/JP5953219B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2014119356A (en) | 2014-06-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5953219B2 (en) | Flight simulation device | |
| US9109895B2 (en) | Estimating probabilities of arrival times for voyages | |
| Somanathan et al. | The northwest passage: a simulation | |
| Shao et al. | Development of a novel forward dynamic programming method for weather routing | |
| Weisse et al. | Regional meteorological–marine reanalyses and climate change projections: Results for Northern Europe and potential for coastal and offshore applications | |
| Kratzke et al. | Search and rescue optimal planning system | |
| Keivanpour et al. | The sustainable worldwide offshore wind energy potential: A systematic review | |
| EP2594900A1 (en) | Vessel routing system | |
| Martin et al. | Container ship size and the implications on port call workload | |
| CN107111797A (en) | Method of producing a composite material | |
| Lütjen et al. | Approach of a port inventory control system for the offshore installation of wind turbines | |
| CN114066087A (en) | Navigation route planning method and device for offshore wind power construction ship | |
| KR20200022293A (en) | System and method for providing optimized vessel seaway and computer-readable recording medium thereof | |
| KR20200112610A (en) | Method and device of providing construction schedule of ocean construction | |
| Neumann | Method of path selection in the graph-case study | |
| CN114049034A (en) | Task planning method and device for offshore wind power construction operation | |
| Velázquez-Medina et al. | Evaluation method of marine spaces for the planning and exploitation of offshore wind farms in isolated territories. A two-island case study | |
| Grifoll et al. | A ship routing system applied at short sea distances | |
| JP5988838B2 (en) | Homestay recommendation device | |
| Dawid et al. | Development of an O&M tool for short term decision making applied to offshore wind farms | |
| Walther | Development of a weather routing system for analysis and optimization of ship voyages | |
| Benedicto et al. | A decision support tool for port planning based on monte carlo simulation | |
| JP2002149767A (en) | System and method for operation management of ship in harbor | |
| Vettor et al. | Multi-objective evolutionary algorithm in ship route optimization | |
| Johannessen et al. | Marine environment and security for the European area: toward operational oceanography |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20150909 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20160428 |
|
| RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20160506 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20160607 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20160613 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5953219 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |