基于AIS数据的湛江港区海洋排放估算外文翻译资料

 2022-08-09 20:15:26

英语原文共 4 页,剩余内容已隐藏,支付完成后下载完整资料


2019年第四届机电控制技术与运输国际会议

基于AIS数据的湛江港区海洋排放估算

摘要:为明确湛江港区船舶污染气体成分,本文提出了有针对性的港口船舶监测措施。本文所采用的湛江港区船舶的统计数据是从船舶自动识别系统中获取的。结果表明,湛江港废气排放贡献率最大的船型是货船。在废气排放成分中,贡献率最高气体的是二氧化碳。在运营条件下,停车工况的分担率最大。结果表明,基于区域海洋排放数据计算的AIS方法简便、实用。

关键词:废气排放;船舶;湛江港区;基于船舶行为的方法

1.引言

近年来,随着经济的快速发展,航运业也得到了快速发展。同时,也带来了严重的环境污染问题。早期学者只对船舶燃料消耗的统计数据进行了分析。虽然这种方法计算简单,但误差过大。此时,根据船舶的实际活动情况,预计欧美国家将有学者提出区域船舶排放量估算方法。此后,这一研究思路被迅速推广到我国青岛、上海等地,为这些地区的海洋排放量的测算提供了一种可行有效的方法。本文将这种方法推广到广东省的湛江港区,并通过测量,从而根据计算结果提出相应的污染控制方法。本文利用AIS数据进行船舶交通统计。由于条件的限制,大气排放量的计算从湛江港区一天的排放量开始,估算不同船型的排放贡献率。最终得到湛江港区船舶所排放污染气体的成分,并对港区船舶进行监管。

2.船舶排放计算模型

A. 模型建立

空间活动分为两类:停泊状态、作业状态,在估算中,可将其再分为三种工况:定速巡航状态(CSC)、机动状态(MAC)和系泊状态(MOC)。每种工况下排放的的废气主要有三种:主机、辅机和锅炉排放(忽略不计)。因此,湛江港区一天内某些组分的排放量估算公式可以表示为:

其中,主机和辅机的排放公式为:

式中:E为船舶废气排放量,单位为t;ME指船舶主机;AE指船舶辅机;LF为主机和辅机负荷因子;P为额定功率,单位为KW;i为船舶序号;T为船舶工作时间,单位为h;j为船舶工况的序号;EF是特定排放因子,单位为g/(kWbull;h)。

B. 模型参数确定

1)校准功率和设计船速

由于主机与辅机的功率、设计航速等AIS数据较难统计,在查阅文献后,大多数研究都是参考船舶数据库数据,因此本文引用渤海湾海域的海上排放计算公式中的数据。

2)负荷因子和工作时长

船舶的实际运行功率受污染程度、船体寄生动植物的数量、海况和发动机老化程度等因素的影响。这些影响因素决定了船舶发动机不可能达到额定功率,因此引入主机负荷因子。主机负荷因子(主机系数,LF)定义为任何速度下主机功率与额定功率的比值。

本研究参考了文献和航海专家库的航海经验。各种船型在各种工况下的负荷因子和工作时长见表1。

海上定速巡航航线(海上固定航线):指在海洋中以正常恒定速度行驶的距离。

港口航道操纵距离(港口航道靠泊距离):这是因为船舶在狭水道航行时必须改变航向船速以避开船舶和危险物。

3)特定排放因子

特定排放因子是指排放标准中规定的特定污染物,是环境研究中的一般因子。如果燃烧一吨油或煤,这个系数则被用来计算二氧化硫的含量。

6.70kg/t燃料的标准量被用作硫含量为2.7%的燃料的PM的排放因子。表2给出了每种型号柴油机的SO2和PM的特定排放因子。

3.实例验证

A. 研究区域和研究对象

本文利用AIS提供的数据对测量区域一天内湛江港区船舶排放清单进行估算,并选取2018年5月2日湛江港区船舶进行排放清单计算。

根据AIS数据,共有8类,如集装箱卡车、散货船、油轮、拖船/引航船、渔船、客船、散货船等。本条不包括渔船、拖船/引航员和其他类型的船只。其他类型的非运输型船舶由于缺乏基础资料,不在计算范围内。本条不包括渔船、拖船/领航船和其他类型的船舶。同时,油轮被认定为危险品船舶。危险品船和客船有三种。93艘船舶共排放93种污染物,其中货船占75%,危险品船占17%。

根据AIS数据,有集装箱船、散货船、油轮、拖船/引航船、渔船、客轮、散货船等8种船型。本文不包括渔船、拖船/引航船和其他类型的船只。由于其他类型的非运输型船舶缺乏基础数据,因此不包括在计算范围内。本条不包括渔船、拖船/引航船和其他类型的船只。与此同时,油轮被认定为危险品船。危险品船和客船有三种类型。93艘船舶共93种污染物,其中货船和危险品船分别占75%和17%。

B. 确定参数

1)运动状态下船舶的巡航距离

实际运动状态分为三种:海上航线定速巡航状态、港口航道机动状态和靠泊状态。海上定速巡航航线(海上固定航线):指船舶在海洋中以正常恒定速度行驶的距离。本文选择21° 01. 178rsquo; N, 111° 01.635rsquo; E出海。侧面标志是定速巡航距离。如图1所示,航路测量的固定距离为7.141nm。

选择主航道作为港口航道的操纵距离(Lc),从河口侧面标志开始,沿着初始航道、南岛西航道、石角航道、东石航道和马克西航道。具体的区域如图2所示。港口航道的操纵距离为41.207海里。

2)主机和辅机的选择

据调查数据显示,目前在船舶市场上,船舶主机柴油机的选择大多受到5000KW功率的限制。5000KW以上的船舶主机柴油机为二冲程柴油机,5000KW以下的船舶大多采用四冲程柴油机。所有船舶的发电机(辅机)均采用四冲程柴油机作为辅机。实际计算参考船长数据,测量主机类型:

客轮:当船舶长度为115米时,船舶主机功率为5041.086KW;

货船:当船舶长度为150米时,船的主机功率为4782.333KW;

油轮:当船舶长度为150米时,船舶主机功率为4782.333KW。

根据上述情况,实际的选择是基于区分主机柴油机类型的船长法。本文把客船统一限制在115米以内。将长度小于115米的船舶主机视为四冲程柴油机,长度大于115米的船舶主机视为二冲程柴油机。本文把货船与油轮统一为150米。将长度小于150米的船主机视为是四冲程柴油机,长度超过150米的主机视为是二冲程柴油机。

C.船舶流量统计

本文针对不同的船舶活动,研究了船舶作业的不同方法。研究方法决定了船舶流量统计的特殊性。船舶的活动分为三种工况:停泊工况、移泊工况和海上航线定速巡航工况。

在识别船舶行为时,采用比较两天同一时刻船舶情况的方法,统计湛江港区船舶日流量。本文于2018年5月2日11时43分,;利用AIS统计湛江港区船舶名称、MMSI、船型、船长和船舶数量,如图3所示。2018年5月3日11时43分,利用AIS统计湛江港区船舶名称、MMSI、船型、船长、船舶数量,如图4所示。

经进一步分析,截至2018年5月2日,湛江港区一天的船流量数据结果见表3。

4.结果

本文并没有考虑燃料油种类的影响,因此对于燃油种类,本文统一的燃油种类标准采取世界船用燃料油的2.7%。根据上文所建立的模型,湛江港区日排放清单计算见表4。船舶工况统计见表5。

为了更直观方便地分析各个工况的分担率,本文对数据进行进一步处理,得到三种工况

的废气排放分担率,如图5所示。

2018年5月2日,湛江港区二氧化碳、一氧化氮、一氧化碳、碳氢化合物、二氧化硫和颗粒物排放量分别为353.10吨、7.09吨、0.60吨、0.24吨、6.09吨和0.76吨,污染气体总量为367.9吨。其中,湛江港区排放量占比最大的是二氧化碳,占污染物排放总量的96%。

货船和油轮是最重要的两个污染物排放船舶类型。货船排放量为197.8吨,油轮排放量为160.2吨。船舶总排放的53.8%和43.6%。

港口系泊工况下的废气排放比例最大,其中,二氧化碳、一氧化氮、一氧化碳、碳氢化合物、二氧化硫和颗粒物排放量分别占65%、61%、62%、57%、66%和66%。在海上定速巡航条件下,废气分担率最小,分别为10%、12%、12%、13%、11%、10%,因此,在实施湛江港区废气控制时,应重点关注港口停车条件。

5.结果分析

在工况划分和建模过程中,将每艘运动的船舶的运行工况简化为统一的恒定状态。与实际过程的复杂性相比,这个方法虽然简单,但也带来了一定的系统误差。同时,如果采样天数增加,可以计算出一年的废气排放量,这是未来可以扩展的地方。

在排放因子方面,我国尚未开展具体的排放因子研究。本文直接引用国外的研究成果,计算结果可能会产生一定的误差。

在校准功率方面,很难直接计算出某一特定海船的主机和辅助功率,本文直接参考船级社其他人计算的拟合公式可能会产生一定的误差。

通过与其他港口的比较,发现每艘船舶的废气排放都得到了细化,结果表明差别不大,因此该方法是可行的。

6.结论

本文从船舶自动识别系统中获取了湛江港区船舶的统计数据,计算了湛江港区的废气排放量,为湛江港区的废气排放治理提供了参考。同时,该方法虽然精度不高,但数据易于采集,方法简单,为港口排放监测提供了一种新的方法。

参考文献

  1. Simon K.W. Ng,Christine Loh,Chubin Lin,Veronica Booth,Jimmy W.M. Chan,Agnes C.K. Yip,Ying Li,Alexis K.H. Lau. Policy change driven by an AIS-assisted marine emission inventory in Hong Kong and the Pearl River Delta[J]. Atmospheric Environment,2013,76.
  2. Hulskotte J H J,H.A.C. Denier van der Gon. Fuel consumption and associated emissions from seagoing ships at berth derived from an on-board survey[J]. Atmospheric environment, 2010, 44(9):1229-1236.
  3. Ugur Kesgin,Nurten Vardar. A study on exhaust gas emissions from ships in Turkish Straits[J]. Atmospheric Environment,2001,35(10).
  4. Miola A, Ciuffo B . Estimating air emissions from ships: Meta-analysis of modelling approaches and available data sources[J]. Atmospheric Environment, 2011, 45(13):2242-2251.
  5. Dongsheng Chen,Xiaotong Wang,Peter Nelson,Yue Li,Na Zhao,Yuehua Zhao,Jianlei Lang,Ying Zhou,Xiurui Guo. Ship emission inventory and its impact on the PM2.5 air pollution in Qingdao Port, North China[J]. Atmospheric Environment,2017,166.
  6. Hui Xing, Shulin Duan, Lianzhong Huang, Estimation of Marine Emissions in Bohai Bay Based on AIS Data[J]. China Environmental Science, 2016, 36(3):953-960.
  7. Engines H D. REGULATORY IMPACT ANALYSIS: CONTROL OF EMISSIONS OF AIR POLLUTION FROM HIGHWAY HEAVY-DUTY ENGINES[J]. 2000.
  8. Elmar Uherek,Tomas Halenka,Jens Borken-Kleefeld,Yves Balkanski,Terje Berntsen,Carlos Borrego,Michael Gauss,Peter Hoor,Katarzyna Juda-Rezler,Jos Lelieveld,Dimitrios Melas,Kristin Rypdal,Stephan Schmid. Transport impacts on atmosphere and climate: Land transport[J]. Atmospheric Environment,2010,44(37).

剩余内容已隐藏,支付完成后下载完整资料


资料编号:[238674],资料为PDF文档或Word文档,PDF文档可免费转换为Word

原文和译文剩余内容已隐藏,您需要先支付 30元 才能查看原文和译文全部内容!立即支付

以上是毕业论文外文翻译,课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。