船舶行业又是个传统产业，与互联网和大数据技术的结合相对滞后，但船舶行业又是一个全球性且规模庞大的行业，联系着设计、制造和运输业等，与许多行业的大数据有着根深蒂固的关系，这其中就包括航运大数据。

对大数据进行分析，挖掘大数据所蕴涵的价值，目前已成为许多行业的热点，并在行业评价、预测及企业运营方面发挥着重要作用。上海船舶运输科学研究所副总工程师、航运技术与安全国家重点实验室负责人陈昌运认为，船舶行业又是个传统产业，与互联网和大数据技术的结合相对滞后，但船舶行业又是一个全球性且规模庞大的行业，联系着设计、制造和运输业等，与许多行业的大数据有着根深蒂固的关系，这其中就包括航运大数据。日前，他向上海造船业同仁介绍了航运大数据技术的有关研究情况，以及如何让航运大数据为造船业所用。

航运大数据收集与传输已有技术支撑

陈昌运介绍说，航运大数据包括船舶营运管理、船舶航行环境、船舶航行性能及营运能耗等数据内容，通常可以通过航运信息管理和船舶营运监测两种方式获取。

最常见的实船数据是船舶试航时测试到的数据，主要包括航速、航向、风速、风向、主机转速和扭矩等。但这类数据是在特定环境下获取的，采集的时间特定，数据量有限。因此，要获得最全面的数据，必须对营运船舶进行长期监测。

以往，营运船舶的航行数据主要是采用定时报送方式获取，通常每4小时或6小时由船上报送岸上，人工统计抄报的情况较为普遍。目前，随着船舶设备逐步智能化，卫星定位技术和通信技术日渐成熟，营运船舶很多物理数据的测量已成为可能，航运业船岸信息一体化也成为现实。陈昌运提出，要想实现航运数据传输量大且成本不太高，目前条件下可以采用两种简单实用的方法。一是进行数据岸端有线传输，即当船舶靠岸或靠泊码头时，将数据采用有线加密方式发送到指定的岸上网络信息平台，该岸上网络信息平台的所有者可以是该船舶所属公司，也可以是合作的科研机构。二是通过移动存储介质，在船舶每个航次返回特定港口时，由指定船员交到岸上指定机构。

鉴于海上风浪和船上各种设备运行环境的复杂性，监测得到的数据难免会有不完整或失真的情况。陈昌运表示，对于船舶监测数据要进行修正。可以根据监测数据的特性查找出失真数据，也可以根据数据的量级以及数据变化趋势进行判断，还可以根据其他相关信号量的值进行判断，例如，可以根据船舶运动来判断浪高监测数据是否失真等。一旦判断出失真数据，就要采用一定的数值方法对失真数据进行修补，通过后续监测的数据进行再验证，通过多次迭代与分析，逐步逼近正确的结果。

航运大数据对造船业意义巨大

通过对营运船舶数据进行收集、统计分析以及价值挖掘，可以获得很多有价值的信息，如船舶的功率与航速、船舶能耗数据、风浪对船舶航速的影响、各种节能措施的效果、污底对功率的影响、航线航区的海况资料和各类设备运行状态等，不仅对航运业作用巨大，对于造船业也具有重要的价值。陈昌运为此着重介绍了六个应用领域。

一是分析得出船舶能效营运指数(EEOI)。对于船舶营运中监测到的大量功率与航速数据，通过数据清洗后，可以分类提取出类似于交船试航测试的相应数据。对于这些数据，可通过数据的关联性分析，从一种数据或几种数据中推算出缺失的数据，验证与校正失真的数据。然后，应用有关实船测试分析与换算方法，分析营运船舶的功率与航速指标，换算得到相应的EEOI，不仅可为航运能效管理服务，也可为未来的国际海事MRV(监测、报告、核查)制度实施提供支持。

二是分析出波浪对船舶航速的影响。波浪对船舶航速的影响，可归结为波浪对船舶功率(阻力)的影响。一旦获得比较准确的波浪中船舶消耗功率的数据，就能够将其用于不同船型气象因子的验证与评价，为船舶能效设计指数(EEDI)的验证提供支持。从长期监测的角度看，营运中的船舶会遭遇各种等级的波浪，通过与不同等级波浪分类统计的数据比较，可以分析出波浪对船舶航速以及失速的影响，而且得到的结论也将越来越接近实际情况。

三是评价节能技术产生的效果。近年来，船舶附体节能装置的应用比较广泛，但实船节能效果往往无法通过交船试航得到验证，当前仍主要借助于船模试验进行预报，如何评价节能装置的实船节能效果已成为造船行业节能技术开发应用的一道难题。而借助船舶营运大数据，通过分类提取节能装置安装前和安装后的相关数据进行统计分析，同时，借助数据挖掘得到相关数据之间的影响关系与修正方法，消除诸如波浪、吃水、浮态、水深、水流等因素的影响后，就能够确切得出所用节能装置的实际节能效果。

四是分析污底对船舶功率的影响。船舶污底是船舶运营中的常见问题。随着航行时间的推移，船舶水下船体和螺旋桨叶表面形成的污底会越来越多，越来越厚，使得船舶的阻力增加，导致油耗增加。污底导致的船舶营运功率的提高，通常很难测量与评估，给船舶的能效管理与成本管理带来了难度和不确定性。而应用大数据技术，可进一步分析出船舶污底与船舶营运时间及航线间的关系，再结合坞修时清污成本的测算，分析得出最低成本的坞修清污时间节点。这对于船舶营运能效管理以及营运成本管理具有重要的现实意义。

五是海况资料应用于船型开发等研究。船舶航运大数据还包含了对海况环境的长期监测数据，如风、浪、流、水深、水温等的情况。这些海况资料，可应用于船型开发设计研究、海事法规与管理研究、航线优化和航速优化研究等，将是造船、航运及海事管理的宝贵资料。

六是判断评估设备运行状态。通过不间断对船舶主要设备运行数据的分析，可判断设备的运行状态，再结合设备的运行特性，预警设备故障，从而确定必要的维护措施，为设备日常维护、安全管理以及成本管理提供有力的支持。

另据陈昌运介绍，欧洲已经发布了“MUNIN”项目，旨在发展新一代控制系统与通信技术，显示在港和离港船舶的状态。日本船舶技术研究协会正开展船舶“大数据路标”研究工作，大量搜集船舶的航行及其相关数据形成大数据，应用于船舶的节能航行、船型开发、装备远程维护等项目。在这种情况下，我国船舶行业也应加快大数据技术的应用研究。陈昌运希望上海航运、造船两大行业能够率先开展合作，尽早启动相关大数据科研项目，为船舶节能减排、航运安全提供更加有力的科技支持。