Aumentando la Eficiencia Energética en el Transporte Marítimo de Corta Distancia
Aprende cómo los datos y el diseño mejoran la eficiencia energética en el transporte marítimo.
― 7 minilectura
Tabla de contenidos
- Entendiendo el Movimiento de las Embarcaciones
- El Papel de los Datos en la Eficiencia Energética
- Recolección y Preparación de Datos
- Modelando la Eficiencia Energética
- Optimizando los Viajes de las Embarcaciones
- Identificación de Rutas y Agrupamiento
- Implementación en el Mundo Real
- Resultados de los Estudios
- Conclusión
- Direcciones Futuras
- Fuente original
- Enlaces de referencia
El transporte marítimo de corta distancia (SSS) es una forma de mover mercancías a distancias cortas usando barcos, generalmente a lo largo de costas y ríos. Este método suele ser más barato y mejor para el medio ambiente que mover mercancías por camión o tren en muchos casos. Sin embargo, también puede dañar la naturaleza y contaminar el aire, especialmente cerca de zonas costeras concurridas. Para abordar estos problemas, se han establecido estándares y reglas para reducir las emisiones de dióxido de carbono.
Desde que comenzó la pandemia de COVID-19, muchas empresas de transporte han empezado a usar más herramientas digitales para recopilar y analizar Datos. Esto significa que pueden seguir mejor sus operaciones y las condiciones del mar, ya sea a través de datos de GPS o pronósticos del clima.
Para mejorar la Eficiencia Energética en el SSS, las empresas se fijan en dos áreas principales: cómo están diseñados los barcos y cómo operan. Un barco bien diseñado puede viajar de manera eficiente. Además, una gestión energética inteligente puede ayudar a reducir el uso de combustible mientras están en puertos o en el agua.
Embarcaciones
Entendiendo el Movimiento de lasAl estudiar cómo se mueven las embarcaciones, es importante distinguir entre dos términos clave: "ruta" y "Trayectoria".
- Ruta: Se refiere a la ruta exacta que toma una embarcación, como un canal particular en un río.
- Trayectoria: Es una secuencia de ubicaciones por las que pasa la embarcación a lo largo del tiempo, lo que incluye cuándo estuvo en cada ubicación.
Por ejemplo, si un barco sale de un puerto y navega hacia otro, su trayectoria es la secuencia específica de puntos por los que pasa, mientras que su ruta es el camino que toma, como un río o un canal.
El seguimiento de los movimientos de las embarcaciones implica muchos datos a lo largo del tiempo, que pueden usarse para revelar patrones importantes. Entender el movimiento puede ayudar a mejorar la seguridad, la planificación de rutas y la gestión del tráfico en general.
El Papel de los Datos en la Eficiencia Energética
En la industria marítima, los datos de diversas fuentes son esenciales para mejorar la eficiencia energética. Estos datos pueden incluir información de las embarcaciones en sí, así como del clima. Por ejemplo, los datos operacionales pueden mostrar cuánta combustible usa una embarcación, mientras que los datos ambientales pueden indicar el impacto de las condiciones del mar en el consumo de combustible.
Para hacer el mejor uso de estos datos, las empresas de transporte pueden seguir algunas estrategias. Primero, pueden diseñar embarcaciones con una mejor eficiencia en mente. Segundo, pueden asegurarse de que las operaciones y planes de navegación que utilizan sean energéticamente eficientes.
Recolección y Preparación de Datos
El primer paso para mejorar la eficiencia energética es recopilar datos sobre los movimientos de las embarcaciones y las condiciones ambientales. Estos datos provienen de diversas fuentes, incluidos sensores a bordo y reportes meteorológicos.
Por ejemplo, los sensores en una embarcación pueden rastrear su velocidad, posición y consumo de combustible. Los datos meteorológicos podrían incluir alturas de olas y velocidades del viento, que pueden afectar significativamente el rendimiento de una embarcación.
Una vez recopilados, estos datos necesitan ser preparados y analizados. Esto implica limpiar cualquier error y asegurarse de que esté en un formato que se pueda usar para el análisis. Por ejemplo, los datos meteorológicos pueden necesitar ser ajustados para coincidir con los tiempos y ubicaciones de las operaciones de la embarcación.
Modelando la Eficiencia Energética
Para estimar la eficiencia energética del transporte marítimo de corta distancia, es útil crear un modelo que analice datos de diversas fuentes y entienda cómo interactúan. El objetivo es encontrar patrones en los datos que puedan ayudar a mejorar la toma de decisiones.
Un método efectivo es calcular un "puntaje de eficiencia", que tiene en cuenta tanto el combustible usado como el tiempo tomado para un viaje. Un puntaje de eficiencia más alto indica un uso más eficiente de los recursos.
Optimizando los Viajes de las Embarcaciones
Después de modelar la eficiencia energética, el siguiente paso es optimizar los viajes de las embarcaciones para ahorrar combustible y tiempo. Esto puede implicar ajustar la velocidad o la ruta de la embarcación según las condiciones actuales y los datos disponibles.
Varios modelos pueden ayudar con esta tarea. Por ejemplo, algunos modelos utilizan datos históricos para predecir la mejor velocidad y ruta para una embarcación basándose en viajes pasados similares. Otros pueden usar técnicas de aprendizaje automático para adaptarse dinámicamente a las condiciones cambiantes en tiempo real.
Identificación de Rutas y Agrupamiento
Otro aspecto importante para mejorar la eficiencia energética es entender las rutas que toman las embarcaciones. Esto se puede lograr a través de técnicas de identificación de rutas y agrupamiento.
El agrupamiento de rutas implica agrupar rutas similares según cómo viajan las embarcaciones. Esto puede ayudar a las empresas de transporte a identificar patrones en los movimientos de las embarcaciones y optimizar sus operaciones en consecuencia.
Por ejemplo, si muchas embarcaciones siguen una ruta similar, esta información se puede usar para mejorar las medidas de seguridad o desarrollar mejores estrategias de gestión del tráfico.
Implementación en el Mundo Real
Para llevar estas ideas a la práctica, se han realizado estudios de caso utilizando datos reales de barcos de pasajeros en Suecia. El objetivo era analizar sus patrones de navegación y encontrar formas de mejorar la eficiencia del combustible.
En los estudios de caso, se recopilaron y examinaron datos de dos embarcaciones. El análisis se centró en entender las rutas tomadas, el combustible consumido y los tiempos pasados en cada viaje. A través de estos datos, se calcularon los puntajes de eficiencia.
Resultados de los Estudios
Los resultados mostraron diferencias significativas en los puntajes de eficiencia a lo largo de varios viajes. Algunas rutas eran más eficientes en consumo de combustible que otras, en gran parte debido a las condiciones ambientales y patrones operacionales.
Al aplicar los modelos optimizados, se encontró que ajustar los perfiles de velocidad de las embarcaciones podría llevar a ahorros de combustible. El estudio demostró la aplicación práctica de estos conceptos, mostrando cómo un enfoque basado en datos puede llevar a mejoras tangibles en la eficiencia energética.
Conclusión
Mejorar la eficiencia energética en el transporte marítimo de corta distancia es esencial para reducir el impacto en el medio ambiente y recortar costos operativos. Al aprovechar la recolección y análisis de datos, las empresas de transporte pueden optimizar el rendimiento de las embarcaciones y tomar decisiones informadas.
La combinación de un diseño efectivo de embarcaciones, estrategias operativas y conocimientos basados en datos puede crear un enfoque más sostenible para el transporte marítimo. La investigación futura podría expandir estos métodos aún más, asegurando que la industria continúe adaptándose y prosperando en un entorno en constante cambio.
Direcciones Futuras
La investigación futura podría investigar formas de mejorar los modelos basados en datos utilizados para la eficiencia energética. Esto podría incluir:
- Examinar factores adicionales que influyen en el rendimiento de las embarcaciones.
- Usar algoritmos más avanzados para refinar la planificación de rutas.
- Explorar cómo estos métodos pueden aplicarse a otras áreas de la industria marítima.
- Investigar el impacto ambiental de las rutas y Caminos mejorados.
Al abordar estas áreas, la industria marítima puede seguir evolucionando, volviéndose más sostenible y eficiente en sus operaciones.
Título: Data Analytics for Improving Energy Efficiency in Short Sea Shipping
Resumen: To meet the urgent requirements for the climate change mitigation, several proactive measures of energy efficiency have been implemented in maritime industry. Many of these practices depend highly on the onboard data of vessel's operation and environmental conditions. In this paper, a high resolution onboard data from passenger vessels in short-sea shipping (SSS) have been collected and preprocessed. We first investigated the available data to deploy it effectively to model the physics of the vessel, and hence the vessel performance. Since in SSS, the weather measurements and forecasts might have not been in temporal and spatial resolutions that accurately representing the actual environmental conditions. Then, We proposed a data-driven modeling approach for vessel energy efficiency. This approach addresses the challenges of data representation and energy modeling by combining and aggregating data from multiple sources and seamlessly integrates explainable artificial intelligence (XAI) to attain clear insights about the energy efficiency for a vessel in SSS. After that, the developed model of energy efficiency has been utilized in developing a framework for optimizing the vessel voyage to minimize the fuel consumption and meeting the constraint of arrival time. Moreover, we developed a spatial clustering approach for labeling the vessel paths to detect the paths for vessels with operating routes of repeatable and semi-repeatable paths.
Autores: Mohamed Abuella, Hadi Fanaee, M. Amine Atou, Slawomir Nowaczyk, Simon Johansson, Ethan Faghani
Última actualización: 2024-04-01 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2404.00902
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2404.00902
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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