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Automatisierte Vorhersagemethode zur Vermeidung von Schiffsunglücken durch parametrisches Rollen

Chhoeung, Sovanna (2022) Automatisierte Vorhersagemethode zur Vermeidung von Schiffsunglücken durch parametrisches Rollen. Dissertation, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg.

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Kurzfassung

Der Welthandel erfolgt mit 90% über die stetig wachsende Welthandelsflotte von über 56.899 Schiffen und davon 5.418 Containerschiffen. Allein hier wurden 2021 über 1530 Schiffsvorfälle gemeldet. Hierbei werden eine kleine Anzahl durch große und plötzlich auftretende Rollwinkel hervorgerufen, jedoch mit großen Verlusten von Containern, Schiffen und Menschenleben. Dieses Phänomen ist als parametrisches Rollen in der Schifffahrt bekannt und wurde schon in den Grundzügen untersucht. Dennoch existieren derzeit keine ausreichend genauen Systeme zur Vermeidung des parametrischen Rollens. Diese Arbeit beschreibt die Entwicklung eines an Bord installierten Systems zur Vermeidung parametrischen Rollens durch Kurs- und/oder Geschwindigkeitsempfehlungen an die Schiffsführung. Hierzu bedient es sich zunächst einfacher Sensorik an Bord des Schiffes, um Daten des bewegten Schiffes und der Umwelt aufzunehmen. Mittels der hier gewonnenen Daten wird die aktuelle See um das Schiff berechnet. Unter Hinzunahme multipler Parameter, welche acht anstatt der bisher vier verwendeten Bedingungen des parametrischen Rollens begünstigen, wird zunächst die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten des parametrischen Rollens berechnet. Nachdem dies geschehen ist, wird eine Vorhersage mittels eines Random Forest Algorithmus für die nächsten zwei Minuten ausgegeben. Im Falle eines positiven Ausschlages beider Sub-Systeme (Wahrscheinlichkeit und Vorhersage), berechnet das System einen Kurs respektive Geschwindigkeit, für welche die Wahrscheinlichkeit und die Vorhersage für parametrisches Rollen gegen Null tendieren und gibt diese aus. Dies kann von der Schiffsführung oder einem vorangestellten autonomen System genutzt werden. Die Evaluation des Systems wurde mittels erhobener Echtzeitdaten des Containerschiffes MSC Madrid der Reederei Offen durchgeführt. Das zentrale Ziel der Entwicklung eines Systems zur Kurs- und Geschwindigkeitsempfehlung zur Vermeidung parametrischen Rollens im aktuellen Seegang wurde erfolgreich umgesetzt und kann auf verschiedene Schiffstypen angewandt werden. Zusätzlich kann das System zur Vermeidung zu hohen Beschleunigungen an Bord des Schiffes gegen Sea sickness, Motion sickness und leichte bis schwere Arbeit eingesetzt werden, da die Grenzen hierzu von der IMO und NORDFOLK implementiert wurden. Diese Implementierung und Evaluation dieser Zusatzfunktion ist nicht mehr Gegenstand der vorliegenden Arbeit.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/193968/
Dokumentart:Hochschulschrift (Dissertation)
Titel:Automatisierte Vorhersagemethode zur Vermeidung von Schiffsunglücken durch parametrisches Rollen
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Chhoeung, Sovannasovanna.chhoeung (at) uol.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Seitenanzahl:129
Status:nicht veröffentlicht
Stichwörter:Seagoing Ship, Rolling, Sea State, Sea State Parameters, Multiple Sea State Parameters, MARIN, Parametric Rolling, Artificial Intelligence (AI)
Institution:Carl von Ossietzky Universität Oldenburg
Abteilung:Fk. II - Department für Informatik - Systemanalyse und -optimierung
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V - keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - keine Zuordnung
Standort: Oldenburg
Institute & Einrichtungen:Institut für Systems Engineering für zukünftige Mobilität > Application and Evaluation
Hinterlegt von: Jankowski, Dennis
Hinterlegt am:18 Feb 2023 02:18
Letzte Änderung:18 Feb 2023 02:18

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