Toward Energy-Efficient Navigation: A Data-Driven Approach for Flowmeterless Estimation of Ship's Engine Fuel Consumption in Real-Time
Notice bibliographique
Résumé
Reducing greenhouse gas emissions from ships is a significant challenge facing the maritime industry. In particular, energy-efficient navigation techniques allow shipowners to adapt their itineraries to minimize fuel consumption. However, the evaluation of the effectiveness of these techniques is slowed down by lack of data on the actual consumption of the engines. Direct measurement of fuel using a flowmeter seems an ideal solution to this problem. However, many shipowners do not adopt it since it requires significant modifications to the fuel inlet piping, reducing ships reliability and requiring significant initial investments. This paper proposes a new, less invasive, data-driven approach to estimating the real-time fuel consumption of engines without using a flowmeter on each ship or each engine of a fleet. The strategy is based on a lookup table fitted in a three-dimensional space composed of torque, rotational speed, and flow measurements gathered on real ships. The model is trained and validated with approximately 464 hours of actual measurements on tugboats operating in North American waters over the last five years. The developed model enables shipowners to evaluate at a low cost the effectiveness of operational measures to reduce their fuel consumption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».