The Northern Sea Route vs the Suez Canal Route: An Economic Analysis Incorporating Probabilistic Simulation Optimization of Vessel Speed
Notice bibliographique
Résumé
While previous studies have examined the economics of shipping from Europe to Asia via the Northern Sea Route (NSR) versus the Suez Canal Route (SCR), most have not adequately accounted for the variability in input parameters such as the cost of fuel or the amount of ice encountered on a voyage. Furthermore, no prior study has attempted to utilize speed optimization as part of the analysis. Because the rate fuel consumption for propulsion is intrinsically linked with vessel speed, reducing speed can create the potential for large savings in fuel costs, along with the added benefit of reduced emissions. However, the reduced speed means a longer transit time, meaning increases in other time based costs, such as daily pay for a ship’s crew. The question then becomes what is the optimal speed? This paper examines the use of speed optimization to determine whether it is potentially more profitable for a container shipping company to ship from Rotterdam to Yokohama through the SCR year round (Option A) or to ship through the NSR during the months it is passable while using the SCR for the remainder of the year (Option B). A probabilistic model is presented to determine average per trip profits for both options A and B. This model is used in conjunction with a simulation optimization technique to determine the optimum speeds to maximize average per trip profitability for each option. The results show that probabilistic simulation optimization of vessel speed may better inform shipping companies as to the financial impacts of the speeds that they choose to use for shipping and thus enable better decision making as it pertains to both route choice and ships’ speeds. The analysis indicates that speed optimized container shipping year round through the Suez Canal appears to be the more profitable of the 2 options.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».