文章编号：1000-4882 (2019) 03-0209-15
中 国造船
SHIPBUILDING OF CHINA
Vol.60 No.3 (Serial No. 231)
Sep. 2019
传感器数据在船舶数字化中的应用价值与挑战
祝能
u，陈
实2,蔡玉良2，吕林”
(1.武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室，武汉430063;
2.中国船级社，北京100007)
摘 要
智能船舶是未来船舶的发展方向，其基础条件在于实现船舶数字化。本文从船舶数字化的概念出发，介 绍了船舶数字化的基本特点。船舶数字应用建立在数据基础之上，通过介绍传感器数据在实时监控、优化管 理、虚拟模型、趋势预测以及自主航行这五个方面的应用实例，阐明传感器数据在船舶数字化中的应用价值. 在实现数据价值过程中存在多种阻碍因素，其中缺乏保证传感器数据质量和可用性的统一标准是船舶数字化 面临的主要挑战.通过上述分析，可为船舶数字化的发展提供参考和建议.
关键i司：船舶；数字化；传感器数据；应用价值
中图分类号：U692.5+1 文献标识码：A
〇引
g
近年来，随着信息技术的飞速发展，互联网颠覆了社会的交流方式，改变了商业的运营模式，是 全球经济增长的核心要素。以互联网技术为基础通过扩展和延伸而形成的物联网技术，被认为是下一 个万亿美元级的新一代信息技术[M]。物联网概念己应用于多个领域，包括智能工业>6]、智能农业[7_8]、 智能物流智能交通[1M2]、智能电网[IW4]、智能环保[~16]、智能安防[17“8]、智能医疗[I9_M]、智能家
居[21_22]等。当数字化技术逐渐成为各行各业产业链中不可缺少的部分时，传统的航运业也在主动拥抱 数字化，期望从中探索新的出路，为该行业的持续健康发展增加新的动力。
在航运物流方面，马士基与IBM共同探索研宄区块链技术，旨在将航运物流供应链流程数字化， 实现各方之间的信息透明，从而降低贸易成本和复杂程度[23]。在航运交易方面，星综合航运与Sparx Logistics及Wave联手试点无纸化提单的操作，简化目前航运业中繁琐的单证流程，提高国际贸易的准 确性t24]。在航运服务方面，通过CleraMeta丨等公司的服务及其人工智能技术，发货人和航运企业可以 更好地预测货物在供应链中的运转[25]。
在航运业，数字化的应用成果显而易见，但为航运业提供主要运输工具的船舶行业似乎没有跟上 信息时代发展的步伐。面对数字化快速发展的大趋势，船舶行业迫切需要根据自身的发展需求，积极 推动实施数字化变革进程。
智能船舶系指利用传感器、通信、物联网、互联网等技术手段，自动感知和获得船舶自身、海洋 环境、物流、港口等方面的信息和数据，并基于计算机技术、自动控制技术以及大数据处理和分析技
收稿日期：2018-12冶3;修改稿收稿日期：2019-07-19
基金项目：国家自然科学基金资助项目（51679176);工信部高技术船舶科研项目（工信部装函[2017]614号）；上海市科学技术委员会科研
计划项目（18DZ1206105)
210 中 国造船 学术论文
术，在航行、管理、维护保养、货物运输等方面实现智能化运行的船舶，更加安全、环保、经济和可 靠[26]。获取船舶信息实现数字化的关键在于利用传感器技术采集船舶及外界数据。
本文首先对船舶数字化的概念和特点进行描述，然后介绍传感器数据在船舶数字化中的典型应用， 阐述传感器数据给船舶行业带来的附加价值，最后提出船舶数字化发展过程中面临的挑战。
1船舶数字化的概念及特点
所谓数字化，就是将许许多多复杂变化的信息转变为可以度量的数字和数据，以一系列二进制代 码的形式进行统一处理[27]。
船舶数字化是利用传感器等技术收集船舶和外界信息，通过互联网等通信手段将信息传送至集成 平台或岸基中心，采用大数据工具或建模对信息进行分析处理，开发新的船舶应用。
传感器有线网络 数据挖掘实时监控 RFID移动通信 云计算平台优化管理 GPS/北斗
卫星通信 可视化技术虚拟模型 网络摄像机 自组网络 数字孪生技术趋势预测 手持测量设备
物联网关
增强现实与
自主航行
虚拟现实技术
图1
船舶数字化体系组成
实体船舶与虚拟数据共同构成了船舶数字化，它是物联网在船舶行业的具体应用模式。船舶数字 化具有以下3个方面的特点。
(1) 革命性
船厂习惯于用自己熟悉的方式去进行船舶设计。对于数字化技术在船舶上的应用，船东往往存在 疑虑，担心增加投入成本和运行维护成本等，因此更愿意根据以往的经验选择合适的船型订单。供应 商为了保护自身的知识产权，给市场提供专有的解决方案，向船东或第三方开放的访问权限十分有限， 阻碍了数字化技术在船舶的应用与推广。船舶认证和规范制定机构在没有足够技术储备和经验积累的 情况下，无法向船舶数字化市场提供有效的指引和服务。
船舶数字化是船舶行业一项革命性的技术升级，各方参与者要敢于打破惯性思维，更新观念意识， 共同为行业的发展而努力。
(2) 先进性
在硬件设施方面，船舶数字化需要充分利用传感器、计算机、通信等领域的技术手段建立应用
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于船舶自身的信息交互平台，还能够利用互联网、物联网、大数据、人工智能等领域的技术手段建 立应用于船舶和外界（如岸基中心或远程遥控船舶等）之间的信息交互平台。在此基础上，搭建由 信息收集与传输平台、数据处理与分析平台、应用开发与设计平台等共同构成的现代化综合信息管 理平台。
在软件设施方面，船舶数字化通过收集信息对船舶进行有效的状态监控，利用数据分析结果优化 船舶管理，借助模型化应用实现船舶的预见性维护甚至完全自主等，为客户提供先进的服务。
(3)包容性
船舶数字化要求信息的访问权限有条件开放，允许更多的参与者运用这些信息，这将是一种更加 全面、更加包容的发展新理念。这种理念能够充分利用每一个参与者的核心价值，完成他们真正擅长 的工作，发挥他们独特的作用，形成利益共享的协作模式。各方参与者应当以包容的心态面对船舶数 字化。
2传感器数据的典型应用
2.1实时监控
为了确保船舶持续有效运营，船员需要对船舶上的设备和系统进行定期巡视检查。随着科学技 术的进步与发展，船舶的自动化程度越来越高，通过数字化技术可以实现对船舶状态的实时监控。 例如，将一种嵌入在介电薄膜中的微型超声波传感器集成到易发生腐蚀的金属管道中，可对该区域 管道的缺陷尺寸、位置以及剩余壁厚等信息进行连续不断的监控，从而帮助船员能有效地进行视情 维护[28]。
通常，我们希望看到更直观的信息表达方式，一组数据或者一张表格显然不合适，那么需要使数 据可视化，以减少数据使用者的思考时间。利用可视化技术把船舶实时监控数据快速转换成动态图像 的形式（图2)，以更直观的形式呈现出来，可以方便船员高效、清晰地掌握船舶状态信息，遇到险情 时能够及时制定决策并采取行动[29]。相对于船端实时监控系统，基于无线网络可实现船舶运行状态的 远程实时监控（图3) [3<)]。
43--
—传统技术
一-可视化技术
实验次数
Ca)整体架构
(b)试验对比
图2
监控数据结构可视化技术的整体架构及对比结果
212中 国造船学术论文
图3船舶运行状态实时监控
基于GPRS/GPS的船舶实时智能监控系统能够获取船舶在海上的运动轨迹、实时位置以及航向等 信息，可以有效对海上交通进行实时监控，及时反馈海上交通信息，对遭受海难事故的船舶进行迅速 的响应救援，维护人们的生命财产安全[31&]。泰利特JN3 GPS模块静态定位的圆概率误差（circular error probable, CEP)为0.76 m, R95精度为1.6 m (图4),分别在西班牙海军L-52两栖攻击舰、A-32航道 测量船和P-28巡逻船上进行了试航验证。基于Yagi天线的无线电通信技术可借助XBee模块测量接 收信号强度指标（received signal strength indicator, RSSI)，由于接收信号灵敏度的限制，将RSSI低 于110 dBm的信号视为无效。通过多次试验研究表明，该无线电通信设备的实际有效通信极限距离大 约为8 km (图5)。
(a) JN3 GPS模块静态定位误差
图4 GPS定位试验
(b)船舶运行轨迹
60卷第3期（总第231期）祝能，等：传感器数据在船舶数字化中的应用价值与挑战213
(a) Yagi 天线
42.4
42.39
(0)詹
42.38
42.37
42.36
-8.84
-8.8 -8.76 经度/(°)
-8.720 500 1000 1500 2000
样本数
(b)接收信号强度指标（RSSI)
图5
无线电通信试验
(c) RSSI随船岸距离而变化
据COMSYS公司统计，使用中的海事VSAT (甚小孔径终端）装置的数量从2008年的6 001台, 上升到了 2014年的21 922台，预测到2020年大部分入级船舶将能够使用宽带。此外，高通量通信卫 星（highthroughputsatellite，HTS)系统可提供比常规通信卫星高出数倍甚至数十倍的容量。2011年甚 小孔径终端（very small aperture terminal, VSAT)的网络容量为2.4 Gbps，据Euroconsult公司估计该容 量的增长率约为38%。依此推算，到了 2025年VSAT的网络容量将达到217 Gbps,这意味着所连通的 船舶数据传输速率大幅增加，为船舶实时监控等数字化应用提供了高效的通信支持。2.2优化管理
船舶优化管理是一个重要的研究领域，是提高船舶效能的关键所在，也是绿色智能船舶发展的需 求。在船舶运行过程中，船舶自身的传感器网络会产生大量数据，同时借助物联网技术收集与海域天 气、危险障碍物和货物等相关的数据，如果不能提取有效数据并应用于制定决策，那么这些数据将变 得毫无意义[33]。因此，需要借助平台工具进行数据管理，并借助大数据工具进行分析，规划最节省燃 料、最安全和航程最短的航线，实现绿色智能航行。
船舶智能航行系统通过不断更新海洋气象数据，整合风、浪、流的先进预测数据与船舶报告数据， 获取船舶在航环境和船舶自身状态两类信息，并基于实船监测的大量历史数据动态调整船舶航线和航 速，准确预测船舶的到港、离港时间等。表1所示为基于船舶状态及海洋气象预测数据的船舶航行评 估报告，可方便用户进行合理的决策。航行优化需综合考虑到航次计划与经济效益，图6所示为某船 从Oakland港出发，到目的港Nakhodka的推荐航线。该管理平台利用不同的颜色标示预测浪高、风力 与风向等海况信息，方便船长对当前航次做出最优规划，从而避免不必要的损失。航行优化管理能够 确保航行安全，降低船期延迟的风险，减少燃料消耗，为船舶航行安全、效率、节能等问题提供有效 的解决途径与方法[&35]。
214中 国造船学术论文
表1
参数
船舶航行评估报告
_______________评估数据____________基于船舶状态
静水航速/kn 实际航速/kn 风流影响值/kn 转速（r/min)
主机负荷占最大持续功率百分比/%
要求到港时间（世界时间）
基于航次预测
13.011.4-1.65016
2015/11/4 3:20
2015/11/5 21:00
710
14.012.7-1.35420
FleetWeb预计到港时间（世界时间）
主机油耗/t
2015/11/4 3:30
850
图6最优化航行整体效果
船舶智能能效系统建立在节能减排的理念之上，其中实时燃料消耗的精确测量是计算船舶能效的 关键，对船舶能效优化管理具有十分重要的意义[36]。图7为船舶能效管理系统方案，基于大数据工具 对船舶运行状态、设备运行数据、能耗排放等数据进行分析，挖掘出数据之间存在的关系，可供管理人 员对船舶能耗及能源使用效率进行监控。图8所示为某船的智能能效管理系统，船上及岸端人员根据 系统提供的数据信息，从航行优化、船舶操纵、船体检查清洁、机械设备维护等方面建立可靠高效的 船舶营运能效管理优化最佳方案，以减少船舶油耗、降低能效营运指数[37]。
图7船舶能效管理系统方案
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1 MR〇 CffioMtrtoy
423.5
234.1
423.5
234.1834.1
kg/h
g/kwh
kg/nm
7.
乙
3 .
曰9.5 *-«*-7.43 一
B9.6 .. S9.B %
5.29 m- 7.43
妒
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B2 7.43 7.43 •
^
5.B2
5.39 V-
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5.29 - 5.29 ^ 4.5日如
B.62-B5 ^5.S2 -
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9
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9.B1 ^
10.5-IAI-；
10.5^
50 S •«
B5B •«
1B2
653 •
(a)能效参数显示界面
(b)能效分布分析界面图8
智能能效管理系统
此外，基于系统工程方法，通过船舶之间的传感器网络统筹相互关联的数据信息，可对船队进行 优化管理[38]。未来的船队管理者将通过一种类似“交通管制”的方式与船队维持联系，持续监控船舶的 位置、操纵和速度，通过分析航行、天气、海况、燃料以及到港时间等数据为船长和船员提供决策建 议，减少人为失误导致的事故风险。
2.3虚拟模型
基于数据驱动建立船舶数字化模型是传感器数据的另一个典型应用。数据驱动就是通过物联网等 手段采集海量数据，将数据进行处理整合形成信息，然后从信息中提炼出有用的知识，在此基础上经 过训练并应用于自动化决策模型的开发。数据驱动建模是基于大量数据收集、统计以及推理过程之上 的，为了获得高精度模型，需要借助大量数据进行模型校准，对于大量数据，神经网络被认为是训练 模型的最佳手段[3943]。
船舶数字化模型为用户、供应商等提供了一个管理和探索的平台，包括设计、布置、数据分析等。 在机械设备操作过程中，虚拟模型与设备上传感器的数据连通时，能够实时对性能和状态提供多方面
216
中 国造船学术论文
的评估。随着建模功能的不断强大和传感器技术的不断进步，船舶数字化模型将更加细致和完善，加 速行业大数据与智能分析平台的发展。其中，船舶数字孪生就是一种由数据驱动的船舶数字化模型， 该模型为诊断和预测船舶状态提供了一种可靠的工具。图9所示为作和维护的愿景。
Rolls
R
oyce
公司对未来智能船舶操
图9 Rolls Royce船舶数字孪生模型
DNV
G
L
与日本邮船联合开展的海事数据中心项目于2015年11月启动，基于项目的运营数据，
研究团队创建了一个与实船相对应的“数字化双胞胎”（图10) [44]。‘‘数字化双胞胎”实现手段是在数字 化建模技术的基础上借助信息物理系统单元上的各类传感器，将最新的检验和测量数据、进度数据、 关键技术状态参数实测值等关联映射至数字双胞胎模型，生成最新的准确的镜像，包括形状、位置、 状态和运动等信息[45]。通过传感器与远程通信技术的支持为每艘航行于大洋之上的船舶建立一个虚拟 的数字模型，可实现船舶性能监测、基于状态的维护检验等功能。
图10 DNVGL船舶数字孪生模型
2.4趋势预测
数据不仅可以回望过去，记录当前，还能够帮助预测未来的发展趋势。一般来说，离未来数据最 近的历史数据对于未来数据的影响是最大的，我们称这些数据为“伪未来数据”。所以在最终预测前，应 该事先预测“伪未来数据”，通过“伪未来数据”的预测精度来挑选预测模型，最后再进行最终预测[46]»
时间序列预测法是一种典型的趋势预测方法，利用船舶采集的主机排气温度的历史数据构建时间 序列模型，建立基于遗传算法优化神经网络方法的排气温度趋势预测模型，能够有效描述和预测柴油 机排气温度的发展变化趋势t471。
数据趋势预测的效果不仅体现在性能预测方面，而且便于指导船员工作，提高运行维护效率。通 过数据分析处理技术将获取的船舶信息转化为决策，能够大大提高船舶的智能化程度，帮助船员进行 合理判断，在设备故障或事故造成重大灾难性破坏之前进行视情维护（condition-based m
CBM
aintenance
,
) [48—51]。图11所示为基于
CBM
的船舶设备健康管理系统技术架构，通过对设备工作状态和工作
环境的实时监测，借助人工智能等先进方法，诊断和预测设备未来的有效工作周期，合理安排设备未
60卷第3期（总第231期）祝能，等：传感器数据在船舶数字化中的应用价值与挑战217
来的维修调度时间。
CBM function
modules
Diagnostics / Prognostics / Maintenance Data Mart
CBM platform
/ raun
typc//Failure inodes DB
a
(OffshorePlant SCADA)
—9
CBM Process management /ith traffic light
Monitoring
System
Real-time
Sensor DB
SCADAfunctionmodule
1
Top-side
暾
PerformanceAssessmentSystem
Hull-sideSubsea-side
I t ^
{Vibntiofi. Speed
Sensors
丁
Target Equipment
Compressor
图11基于CBM的船舶设备健康管理系统技术架构
瑞士 ABB集团推出了全新可定制传动远程状态监控服务，该服务基于“物联网+’’技术实现，可实 时提供传动项目准确的信息，帮助预测维护需求、运营风险和可能的系统故障，提高设备性能，延长 设备使用寿命，保障生产按照计划运行，还可利用远程数据识别系统故障或生产问题的早期征兆。2.5自主航行
自主航行船舶涵盖的技术领域非常广泛，除了传统船舶技术，还涉及多传感器智能监控系统，船 长只需稳坐岸上某处，就能通过稳定的通信系统，接受传感器发回的实时数据，实现遥控驾驶甚至自
动驾驶[51«]。
随着传感器技术和通信技术越来越稳健，远程遥控甚至无人驾驶船舶己成为现实。目前，国际上 己有多艘自主航行船舶，如瓦锡兰和海工船东Gulfmark公司合作，在岸上对8 000 km外的“Highland Chieftain”号平台供应船成功进行了远程遥控船舶操作的测试(图12(a));世界首条远程遥控拖轮“Svitzer Hermod”号由Rolls Royce公司提供技术支持，并己通过实船试验验证，实现了港内无人航行和作业（图 12(b)); “Falco”号渡轮同样采用Rolls Royce公司的智能船舶技术，通过将融合传感器数据创建的情景 感知图像传送至岸端遥控操作中心，远程实时监控船舶的无人驾驶航行，并在必要时进行人工控制（图 12(c));世界首艘零排放无人自主船“Yara Birkeland”号集装箱船由Konsberg和Kalmar提供技术支持， 利用自身安装的全球定位系统、雷达、摄像机和传感器等，能够在航道中自行避让其他船舶，具备自 主航行，远程遥控，自动靠离泊，自动装卸货等功能（图12(d))。
218中 国造船学术论文
(c) “Falco”号渡轮(d) YaraBirkeland 号集装箱船
图12国外自主航行船舶
目前我国己完成或正在进行的智能船实船项目见表2。中国船舶丁业集团公司自主研发了全球首 艘通过船级社认证的智能船舶“大智”号散货船（图13(a)),该船型开创了全新的船舶设计、建造、运 营理念，突破了全船数据安全共享、自主船舶健康评估、智能辅助决策、船岸一体数据分级等方面 的核心关键技术，构建了船舶智能运行与维护系统、智能航行系统以及集成信息平台。在无人自主 船概念设计方面，海航科技集团计划根据操作场景采取船上有人和无人相结合的运作模式，基于风 险分析的方法设计8万7千吨无限航区自主散货船（图13(b));我国首个无人船企业珠海云州智能科 技有限公司己启动500吨级无人货物运输船项目，该船设计航区为我国珠江水域，主要用途为短途 集装箱运输船，同时可用作智能测试平台试验船、海洋调查船、无人船、无人潜器和无人机的母船 (图13(c))。在无人自主船实船试验方面，达到MASS (maritime autonomous surface ship)第三阶段 “周期性无人在船”要求的“智腾”号（图13(d))配置了远洋自主航行船舶所必须的智能态势感知系统、 自主航行决策系统和自主驾驶控制系统，构建了船岸协同通信系统和大数据系统，同步建设了岸基 运控中心，具备自主航行、自动避碰、水下避碰、自主靠离泊和远程遥控功能，成功进行了自主航 行和自主避碰演示。
表2
船舶类型
我国智能船实船项目___________________________________________________________________智能功能______________________________
智能航行、智能机舱、智能能效管理、智能集成平台 智能航行、智能机舱、智能能效管理、智能集成平台 智能航行、智能机舱、智能能效管理、智能集成平台 智能航行、智能机舱、智能能效管理、智能集成平台
智能航行、智能机舱、智能能效管理、智能液货管理、智能集成平台
智能机舱、智能船体
38 800 t散货船 13 500 TEU集装箱船 21 000 TEU集装箱船 30万吨超大型原油船 40万吨超大型矿砂船
极地科考船
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(a) “大智”号智能散货船(b)海航科技集团无人散货船
(c)云州科技“筋斗云”号
（d) “智腾”号
图13国内自主航行船舶
综合上述，船舶数字化建立在传感器数据基础之上，能够使船舶状态信息可视化、效能管理最优 化、决策指挥科学化。利用传感器数据提供附加价值的船舶必将从竞争激烈的市场中脱颖而出，更受 数字化时代的青睐。
3船舶数字化面临的挑战
智能化船舶的机械系统越来越多地由软件控制，例如，船舶推进系统的控制系统能够与电气部件
和常规机械系统无缝集成，在保证安全的情况下优化推进效率。鉴于智能船舶的控制系统无处不在， 可将船舶本身看作一个信息物理系统，这些系统相互关联度很高，正常运行很大程度上依赖于有效、 可靠的传感器。因此，系统供应商需要确保传感器充分可靠，保证船舶航行安全。
在船上通过传感器收集的数据可用于许多不同的目的，但是传感器数据本身是没有意义的，需要 拥有一套完整的数据价值体系，即从数据的收集、整理、提炼、总结到通过人工智能的方式制定决策。 在实现传感器数据价值的过程中，每一步都会出现部分数据的丢失或不能用，例如没有监测数据、没 有采集数据、没有储存数据、无法读取数据、无法辨识数据、没有进行数据分析、无法实现数据通信 以及数据没有用于制定决策等。
通常情况下，在船上收集的数据只有一小部分由原始数据经过数据价值体系成为高度精炼的数据， 如图14所示，阻碍传感器数据高效流通的因素有很多，下面列举出一些导致传感器数据丢失或质量低 的技术障碍。
220中 国造船学术论文
原始数据 数据读取 数据采集 数据存储 数据顸处理 数据管理 数据分析 数据可视化 精炼数据
图14传感器数据价值链
(1) 安装的传感器是非标准件，与船载数据记录仪不兼容，因此数据无法收集或收集错误，例如
收集的数据不在有效范围内。
(2) 船载数据记录仪出现故障，导致数据损坏或未收集。
(3) 数据格式未定义或未记录，无法被数据库自动接收，从而无法直接用于分析计算。(4)
元数据不足或缺失，使得数据使用者难以解读数据并制定决策。例如，给定传感器的度量单
位或有效数据范围不是元数据的一部分，则无法知道测量值及其有效性。
(5)
文件的命名方案多种多样以及引用非标准或专有传感器，使得难以识别被测量的对象。未知
和特别的命名同样使得数据难以与模型进行关联，从而使得创建后续存储和处理数据的结构变得更加 困难。
(6)
时间同步性问题，例如：模糊的时间格式或参照时钟/时区；同一时间下的多次重复测量；
未记录测量数据的时间间隔等。
(7)
当缺乏船舶数据术语和代码簿时，机器可读性和自动化操作变得难以处理，这给有效大规模
利用船舶传感器数据造成了障碍。
(8) 缺少所需的传感器，必须在船上进行改装，这是一个昂贵耗时的过程。
一般而言，许多数据质量问题与船载数据记录仪的性能或配置有关，同时，供应商特定的数据格 式和专有接口也会导致互操作性问题和锁定效应，船东被迫从不同的供应商手中购买几种不同的数据 采集产品，限制了在系统之间导出和组合数据的可能性。
因此，缺乏保证传感器数据质量和可用性的统一标准己成为船舶数字化面临的主要挑战。
4结语
物联网和数字化技术正在不断地发展，船舶行业必须顺应时代发展的潮流，积极制定数字化战略，
利用传感器数据创造新的收益。船舶未来数字应用一定要建立在数据基础之上，无论是实时监控、优 化管理、虚拟模型、趋势预测、自主航行，还是其他新的应用，都要将船舶结合到物联网的世界中， 这依赖于传感器数据。如果没有数据或匮乏数据，那么船舶数字化将寸步难行。
数据在船舶数字化中具有重要的战略地位，如何高效获取可利用的数据是当前船舶数字化面临的 重大挑战。然而，缺失统一标准阻碍了数据的高效流通，己成为船舶数字化发展的主要障碍。在数据 价值体系中，最重要的流程是确保早期收集到的数据质量和可用性，其关键在于如何减少有用数据的
60卷第3期（总第231期）祝能，等：传感器数据在船舶数字化中的应用价值与挑战221
丢失。因此，应优先考虑确保早期收集数据质量和可用性的统一标准，这些标准将有助于建立海事数 据新格局，所有海事业务参与者都能有效共享和利用数据，从而为船舶行业注入新鲜活力。参考文献
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Applicable Value and Challenge of Sensor Data in
Digitization of Ships
ZHU Neng1'2, CHEN Shi2, CAI Yuliang2, LU Lin*1
(1. Key Laboratory of High Performance Ship of Ministry of Education, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063,
China; 2. China Classification Society, Beijing 100007, China)
Abstract
Intelligent ships are based on realizing of digitization. General features of digitization are summarized. Applicable value of sensor data is clarified through five aspects: real-time monitoring, management optimization, virtual model, trend prediction and autonomous voyage. In realizing the value of data there exist various obstructive factors like the absence of unified standards which will guarantee the quality and usability of the data. This analysis may provide guidance for the development of digitization of ships.Key words: ships; digit; sensor data; applicable value
作者简介
祝陈
能实
男男
，，
1989年生，博士后。主要从事绿色智能船舶技术标准及服务产品研宄。
1962年生，高级工程师。长期从事船舶科研、规范、审图、工程计算、质量体系咨询、认证、技术管理
等工作。
蔡玉良男，1972年生，高级工程师。长期从事智能船舶、IMO海事规则及标准制定、船舶营运/建造/产品检验等方面
的技术研究。
吕
林
男
，
1961年生，教授，博士生导师。主要从事内燃机性能优化与排放控制研究。
!通信作者：吕林
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