Advancing sustainability in the maritime sector: energy design and optimization of large ships through information modelling and dynamic simulation
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a new design methodology for the naval sector to face the challenges of reducing GHG emissions and the related environmental impact. The proposed methodology is based on the application of the novel Building Information Modeling (BIM) to Building Energy Modeling (BEM) technique to design large ships. To do so, the information model of a modern cruise ship is developed with the aim to automatically create a 3D physics-based model and simulate the energy performance of the ships under real and dynamic conditions. Compared to other approaches adopted in literature to model the ships energy performance, the one proposed in this paper is less complex because of the advanced tools of BIM technique in handling a high number of thermal zones and related surfaces. Furthermore, since BIM improves the project management process, the methodology can streamline the design-to-delivery procedure by supporting the design of HVAC and waste heat recovery systems. To show the effectiveness of the proposed approach in improving the sustainability of modern ships, and more in general of the shipping industry, the energy performance of the Allure of the Seas, a 6000-passenger cruise ship operating in the Caribbean Sea, is analysed by means of the developed simulation tool. The accuracy of the developed model is verified by comparing results respect to actual measured data achieving overall electricity consumption differences around 1%. Two different commonly used heat recovery strategies are assessed to show the flexibility of the tool. The simulation results highlight that lower primary energy consumptions can be obtained by optimizing the waste heat recovery energy management system (up to 600 MWh per trip), proving the importance to exploit new advanced modelling tools in the early energy design of ships when a high level of energy efficiency is required.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».