数据驱动的船舶 Hull-涂蚀清洁计划优化以降低碳足迹
最优化与控制
2026-02-13 v1
摘要
为应对气候变化，国际海事组织（IMO）已引入监管框架以减少国际航运的温室气体排放。出于合规性要求，航运公司必须在保持经济可行性的同时降低舰队的CO₂排放。实现这一目标的重要步骤之一是定期清洁船舶机舱和螺旋桨，但这会产生显著的成本。因此，评估船舶性能是否因下降而需要从环境和经济角度进行清洁，是确保长期可行性和合规性的关键任务。本文通过提出一种新颖的数据驱动动态规划方法来优化船舶清洁计划，通过平衡环境和经济考虑来应对这一挑战。在数值实验中，我们基于来自十艘散货船的真实传感器数据展示了我们方法的有用性。结果确认在四年期间，即使考虑一至两个额外清洁事件的成本，燃料消耗仍可降低最高5%。
引用
@article{arxiv.2602.11248,
title = {Data-Driven Hull-Fouling Cleaning Schedule Optimization to Reduce Carbon Footprint of Vessels},
author = {Samuel Ward and Marah-Lisanne Thormann and Julian Wharton and Alain Zemkoho},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.11248},
year = {2026}
}