Design and retrofit towards zero-emission ships: Decarbonization solutions for sustainable shipping
Notice bibliographique
Résumé
The maritime transport sector is undergoing significant development to meet the stringent targets set by the International Maritime Organization and national regulations. An informed decision-making process is essential during the design of new ships or the refurbishment of existing ones, especially when selecting new technologies or implementing alternative fuels. This paper presents an approach based on dynamic simulation and multi-objective optimization aimed at identifying the technologies and strategies to be implemented on board. The methodology combines physics-based and data-driven modelling to enhance the performance and consumption assessment of ships under real-world conditions, using tools such as Autodesk Revit for 3D modelling, MatLab and Python for weather data customization, and TRNSYS for simulating the onboard energy system. Specifically, the analysis focuses on optimizing an existing cruise ship and integrating cutting-edge technologies, using measured ship operational data through a calibrated and validated model. Technologies such as single and double absorption chiller, wet steam screw expander and fuel cell are investigated to define a roadmap to their implementation towards energy and emission efficiency. The proposed methodology shows that significant reductions in pollutant emissions can be achieved by their optimization and implementation. Indeed, the use of bio-liquified natural gas to power fuel cells can lead to non-renewable primary energy savings of up to 16.8 %. The study also highlights the importance of future incentive policies for the development of cost-effective green fuels. This research underscores the necessity of innovative solutions to be properly optimized and designed to achieve substantial reductions in greenhouse gas emissions in the shipping sector. • Model based approach for the sustainable design and retrofit of ships • Multi-objective optimization for a proper design of existing or new ships • Identification of the mix of cutting-edge technologies and alternative fuels • Evaluation of target prices of alternative fuels to achieve maritime sustainability • Proposed methodology aids transition to environmentally-friendly shipping practices
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».