基于航線(xiàn)大數(shù)據(jù)與水流條件模擬的船舶航線(xiàn)優(yōu)化方法

祝孟偉 羅羚源 毛雄磊 金健靈 廖江花

摘要：針對(duì)當(dāng)前內(nèi)河船舶航線(xiàn)規(guī)劃手段較為落后的情況，采用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與航道水流條件數(shù)學(xué)模型相結(jié)合的方式，對(duì)航道水深、流速、比降等影響船舶上灘的水流指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)輸出，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合船舶歷史航行路徑數(shù)據(jù)，完成不同水流條件下不同船型的的優(yōu)化航線(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)輸出。

關(guān)鍵詞：船舶航線(xiàn)規(guī)劃;大數(shù)據(jù);二維水流數(shù)學(xué)模型

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1006—7973（2022）05-0063-03

1引言

三峽蓄水以來(lái)，庫(kù)區(qū)航運(yùn)效益提高，國(guó)務(wù)院及長(zhǎng)江上游沿線(xiàn)各省市紛紛提出了以長(zhǎng)江黃金水道為代表的系列航運(yùn)發(fā)展戰(zhàn)略及規(guī)劃，加之近年來(lái)“一帶一路”、西部陸海新通道鐵水聯(lián)運(yùn)等戰(zhàn)略的實(shí)施，長(zhǎng)江上游航運(yùn)量及航運(yùn)需求得到顯著提升，往來(lái)船舶日益增多，如何在維持航道通航效率的同時(shí)有效保障過(guò)往船舶的航行安全成為了航道管理部門(mén)直接面臨的問(wèn)題。其中，航線(xiàn)安全是內(nèi)河航運(yùn)安全的最直接保障，航線(xiàn)規(guī)劃的精準(zhǔn)化和智能化是航運(yùn)發(fā)展的重要支撐。但當(dāng)前內(nèi)河航道及航路管理維護(hù)的數(shù)字化、智能化水平不高，整體水平相較于美國(guó)密西西比河及歐洲萊茵河等率先在全球完成數(shù)字化的內(nèi)河航道而言差距明顯。圍繞當(dāng)前國(guó)際形勢(shì)和服務(wù)國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略，深度融合物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)管理、新一代移動(dòng)通信等現(xiàn)代信息技術(shù)，促進(jìn)航運(yùn)產(chǎn)業(yè)的集成化創(chuàng)新應(yīng)用，并推進(jìn)航運(yùn)規(guī)劃管理的智能化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為航運(yùn)產(chǎn)業(yè)的主要發(fā)展方向。

當(dāng)前，內(nèi)河船舶航線(xiàn)規(guī)劃并沒(méi)有真正普及，船舶航線(xiàn)的界定更多是依靠船舶駕駛?cè)藛T在航標(biāo)劃定的河面適航范圍內(nèi)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)性的操作，這種方式過(guò)于單一和絕對(duì)，沒(méi)有針對(duì)不同船型提供與之相適應(yīng)的航行范圍，無(wú)法充分利用水深條件。此外，航標(biāo)的設(shè)定也多依靠操作人員的經(jīng)驗(yàn)，各環(huán)節(jié)對(duì)人員經(jīng)驗(yàn)的依賴(lài)也存在著極大的安全隱患，難以滿(mǎn)足于日益增加的航運(yùn)安全保障需求。因此，在當(dāng)前航運(yùn)發(fā)展與物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)管理、新一代移動(dòng)通信等現(xiàn)代信息技術(shù)深度融合的大趨勢(shì)下，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析和人工智能等前沿技術(shù)，提出一種安全、智能具有推廣價(jià)值的內(nèi)河船舶航線(xiàn)規(guī)劃技術(shù)，對(duì)我國(guó)航運(yùn)產(chǎn)業(yè)的安全保障和智能化發(fā)展有著至關(guān)重要的作用。

2技術(shù)思路

本文針對(duì)內(nèi)河航線(xiàn)規(guī)劃手段不足且人工依賴(lài)程度過(guò)高的現(xiàn)狀，將傳統(tǒng)的二維水流數(shù)學(xué)模型與新興的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)相結(jié)合，基于近十年來(lái)河道地形、水位、流量和船舶AIS數(shù)據(jù)，將船舶歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)與計(jì)算的水流條件（流速、水深、比降等）進(jìn)行匹配。對(duì)任意河段僅需根據(jù)其水位、流量和船型參數(shù)即可快速查詢(xún)對(duì)應(yīng)的歷史航線(xiàn)數(shù)據(jù)集，并在此數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上進(jìn)行最優(yōu)路徑計(jì)算和輸出，完成該河段船舶航線(xiàn)的優(yōu)化。

3航道邊界條件實(shí)時(shí)快速提取方法

水深、流速和比降等指標(biāo)是船舶航線(xiàn)規(guī)劃的重要參數(shù)，其在河道內(nèi)的沿程分布數(shù)據(jù)的科學(xué)性和準(zhǔn)確性直接決定了航線(xiàn)規(guī)劃的合理性。本文在已知目標(biāo)河段入口流量和出口水位以及河道地形的基礎(chǔ)上，建立河道二維水流數(shù)學(xué)模型，計(jì)算和存儲(chǔ)不同水位流量條件下的河道比降和水深、流速分布，并將計(jì)算出的水流條件作為船舶歷史航線(xiàn)的篩選基準(zhǔn)，船舶航線(xiàn)的優(yōu)化工作均在此水位流量條件區(qū)間的歷史航線(xiàn)內(nèi)進(jìn)行。

3.1平面二維水流數(shù)學(xué)模型基本方程

3.2求解方法

本模型在傳統(tǒng)二維水流模型的基礎(chǔ)上引入了de Vriend（1977）年提出的縱、橫向流速分布公式，將可能由河道彎曲而引起的橫向二次流納入了模型，同時(shí)忽略了其余的次生二次流進(jìn)而大幅縮短模型運(yùn)算時(shí)間，并在此基礎(chǔ)之上將流速分布代入到彌散應(yīng)力項(xiàng)，得到在水流方向、橫向方向和水流方向橫向方向上的水深平均流速與時(shí)均流速。本模型水流模塊采用ADI法對(duì)上述方程進(jìn)行有限差分法離散，模型整體采用中心差分的方法進(jìn)行計(jì)算。其中，水流連續(xù)方程中?I/?t為向前差分，動(dòng)量方程中對(duì)流項(xiàng)結(jié)合一階迎風(fēng)采用quick差分。

3.3網(wǎng)格構(gòu)建

選擇長(zhǎng)江涪陵——重慶主城鵝公巖河段為案例進(jìn)行二維數(shù)學(xué)模型構(gòu)建，該河段長(zhǎng)約140km（圖1）;主城區(qū)由于有嘉陵江人匯，嘉陵江支流模擬范圍為朝天門(mén)河口至李子壩約8km。在計(jì)算區(qū)域內(nèi)，共布置3255×60個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)，采用正交曲線(xiàn)體系下的結(jié)構(gòu)網(wǎng)格，沿河道方向間距為15-93m，平均約為40m，河寬方向間距范圍為31-50m，平均約40m（圖2）。

3.4水文、地形資料選取

本模型采用2009-2016年水文資料作為水流計(jì)算的進(jìn)出口邊界條件，該時(shí)期壩前水位過(guò)程相較于蓄水初期開(kāi)始變得穩(wěn)定（圖3）;進(jìn)口條件為寸灘水文站的實(shí)測(cè)流量過(guò)程（含朱沱、北碚），出口邊界條件為清溪場(chǎng)水文站的實(shí)測(cè)水位過(guò)程。河段計(jì)算初始地形采用2009年實(shí)測(cè)，測(cè)圖比例為1：5000。主城區(qū)由于有嘉陵江人匯，嘉陵江支流模擬范圍為朝天門(mén)河口至李子壩約8 km，計(jì)算初始地形采用2015年6月實(shí)測(cè)，測(cè)圖比例為1：2000。

3.5模型驗(yàn)證

選取寸灘、銅鑼?shí){、魚(yú)嘴、羊角背、太洪崗、麻柳嘴、扇沱、長(zhǎng)壽、衛(wèi)東、大河口、北拱作為模型驗(yàn)證測(cè)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)模驗(yàn)證，圖4為沿程水位各站點(diǎn)計(jì)算值與實(shí)測(cè)值的比較。通過(guò)選取典型流量下的水位進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算水位與實(shí)測(cè)水位基本吻合，除個(gè)別站點(diǎn)個(gè)別時(shí)間誤差稍大，其余站點(diǎn)最大誤差小于0.1m，誤差一般均在0.1%以?xún)?nèi)，能滿(mǎn)足推移質(zhì)計(jì)算的精度。

4船舶航線(xiàn)動(dòng)態(tài)優(yōu)化技術(shù)

基于船舶AIS航線(xiàn)歷史數(shù)據(jù)資源，以船型、水流條件、上下行狀態(tài)對(duì)航線(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分級(jí)建庫(kù)存儲(chǔ)。根據(jù)同一水流條件下的相同船型的路徑數(shù)據(jù)集聚類(lèi)劃分該組合條件下的經(jīng)驗(yàn)適航區(qū)域，進(jìn)一步采用蟻群算法等優(yōu)化計(jì)算模型在經(jīng)驗(yàn)適航區(qū)內(nèi)尋找路徑最短、航線(xiàn)順滑的最優(yōu)航線(xiàn)。

4.1數(shù)據(jù)獲取

船舶的歷史通行數(shù)據(jù)能夠很好的反應(yīng)控制河段的有關(guān)環(huán)境因素對(duì)船舶航行產(chǎn)生的影響。利用AIS船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)采集研究河段內(nèi)船舶的通行數(shù)據(jù)，構(gòu)建歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，并進(jìn)行研究分析，總結(jié)有關(guān)規(guī)律。

AIS消息信息豐富，包括船舶動(dòng)態(tài)信息、靜態(tài)信息、航向相關(guān)信息和信息更新率等，這些信息對(duì)于船舶最優(yōu)航線(xiàn)規(guī)劃研究，具有重要意義。本文設(shè)計(jì)的規(guī)劃方法主要使用船名、對(duì)地航向、經(jīng)度、緯度、時(shí)間、對(duì)地航速等AIS信息。

4.2數(shù)據(jù)處理

受外部環(huán)境、船舶傳感器故障、人為因素等原因的影響，AIS數(shù)據(jù)可能會(huì)存在一定偏差，錯(cuò)誤的航點(diǎn)會(huì)給整個(gè)航線(xiàn)規(guī)劃帶來(lái)嚴(yán)重的影響。故通過(guò)刪除經(jīng)緯度偏移明顯、船速失常、航程過(guò)短的航線(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)這部分錯(cuò)誤的信息進(jìn)行清理是在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘之前的必要步驟（圖5）。在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理后采用數(shù)學(xué)函數(shù)擬合的方式，對(duì)每條航線(xiàn)整體進(jìn)行修正、平滑處理，確保航線(xiàn)數(shù)據(jù)的合理性。本文采用5階傅里葉函數(shù)對(duì)航跡點(diǎn)的經(jīng)、緯度數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合修正，該方法在對(duì)長(zhǎng)距離航線(xiàn)的擬合上具有更好的切合度。

4.3分級(jí)建庫(kù)

根據(jù)船舶船型、水文條件、上下行情況等參數(shù)對(duì)船舶歷史航線(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分級(jí)建庫(kù)，保證不同船型的船舶在不同條件下能獲取相應(yīng)的最優(yōu)航線(xiàn)?？紤]到上游來(lái)流量的年內(nèi)變化以及三峽工程調(diào)度方式，并結(jié)合河段灘險(xiǎn)的特征（彎、險(xiǎn)、淺），初步考慮認(rèn)識(shí)性試驗(yàn)中流量級(jí)和水位組合原則如下：

4.4經(jīng)驗(yàn)最優(yōu)航線(xiàn)獲取

船舶最優(yōu)航線(xiàn)的獲取是基于當(dāng)日寸灘流量和清溪場(chǎng)水位數(shù)據(jù)，利用本文第3章中建立的二維水流數(shù)學(xué)模型計(jì)算河段沿程比降和水深流速分布，針對(duì)不同目標(biāo)灘段的位置輸出對(duì)應(yīng)的航道邊界條件，并在分級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢(xún)對(duì)應(yīng)航線(xiàn)數(shù)據(jù)，計(jì)算每種船型在相同航程、不同水文條件下的航行時(shí)間，時(shí)間最短的航線(xiàn)即為該分類(lèi)船舶數(shù)據(jù)中的全局最優(yōu)航線(xiàn)（圖7）。

5結(jié)論

本文結(jié)合內(nèi)河航運(yùn)業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)，針對(duì)內(nèi)河船舶航線(xiàn)規(guī)劃人工依賴(lài)程度過(guò)高的現(xiàn)象，開(kāi)展基于船舶航行歷史路徑數(shù)據(jù)和河道二維數(shù)學(xué)模型的船舶航線(xiàn)優(yōu)化方法研究。通過(guò)對(duì)航線(xiàn)歷史數(shù)據(jù)的分類(lèi)分級(jí)存儲(chǔ)、調(diào)用和分析，實(shí)現(xiàn)了適應(yīng)多船型的航線(xiàn)優(yōu)化輸出，能夠?yàn)楦雍侠砬页浞值乩煤降浪钯Y源提供思路和參考。