技术博客 I Omnis Marine如何通过优化船舶纵倾,节省高达 5%的燃料?
在谈到航运业节能减排时,大家可能不会想到从纵倾优化的角度入手;但这种方法在近期备受关注,因为它确实可以大大减少燃料消耗。即使航行速度和吃水保持不变,船舶的阻力也会发生变化,这取决于纵倾角度。因此,在港口的装载货物时,优化纵倾角可以确保船舶在航行过程中的平均阻力达到最小。
纵倾优化的经济效益
除了助力环保事业,航运公司还可以获得梦寐以求的经济效益。由于优化纵倾角可以减少燃料成本,在对各种巡航条件进行全面的纵倾角优化研究的基础上,建立一个最佳纵倾角数据库在财务方面意义重大。
任何类型和船龄的船舶都可以进行纵倾优化;当然,船舶体积越大,好处就越明显。对于某些船舶,如游轮,由于乘客的舒适度和设施的限制相对严格,所以纵倾角的调整相对不那么灵活。对于航行时经常需要装载部分负荷的船舶,如滚装船和较小的集装箱船,优化纵倾角可以发挥最大的效果。在这些情况下,燃料节省可能高达 5%。这是一个相当大的数字:对于一艘装载大约 2000 个标准集装箱的集装箱运输船,如果以 22kn 的速度航行,这相当于每天节省约 35 桶石油。
“对于航行时经常需要装载部分负荷的船舶,如滚装船和较小的集装箱船,优化纵倾角可以节省高达 5% 的燃料。对于一艘装载大约 2000 个标准集装箱的集装箱运输船,如果以 22kn 的速度航行,这相当于每天节省约 35 桶石油。”
动态纵倾的重要性
在过去,船舶设计是针对单一的速度和吃水进行优化的,但大多数船舶会经历各种不同的航行条件,需要对这些参数进行各种更改。如今,借助计算流体力学 (Computational Fluid Dynamics ,CFD) 这一扭转乾坤的利器,我们可以快速而准确地生成最佳纵倾和吃水条件矩阵。
需要运行数以百计的模拟,每种模拟都对应一组初始纵倾、吃水和速度值,从而创建一个最佳纵倾数据库,同时不需要进行任何模型测试。计算时采用实船数据,因为使用缩小版模型不能准确预测湍流,而湍流对最佳纵倾角度有很大的影响。局部再循环和水流剥离会导致模型和实船的预测力出现差异,因为支配这些现象的雷诺数不能在几何比例中得到保留。与不包括湍流效应的潜在数据相比,壁面粗糙度(污垢)的阻力增加效应也可以纳入 CFD 分析中。因此,对于船舶在整个生命周期内的阻力,CFD 可以提供更真实的数据。
鉴于结果的准确性和一致性,CFD 还能将复杂流体力学问题的详细信息转换为 3D 形式。工作流程几乎可以完全自动化,因为软件的所有操作都可以用脚本编写。船舶设计师只需输入特定的船舶条件,软件就能在一个工作站或 HPC 集群上快速自主地设置和运行所有模拟。
“整个工作流程几乎可以完全自动化。船舶设计师只需输入特定的船舶条件,软件就能在一个工作站或 HPC 集群上快速自主地设置和运行所有模拟。”
Omnis Marine
在实践中,Omnis™ Marine 的 C-Wizard 矩阵模式创建了 n x m x p 的计算:针对每个 {吃水 (n),纵倾 (m)} 组合提供一个速度 (p) 的列表。所有吃水-纵倾组合的位移都保持一致。随着船舶平移/旋转,自由表面的 Z 坐标在所有计算中也保持不变,以确保等距位移条件。此外,用户还可以选择通过鼓动盘使用真实螺旋桨性能的公开水域数据,这进一步提高了结果的准确性和真实性,同时 CPU 成本较低。
在模拟过程中,Omnis Marine 可以通过鼓动盘读取公开水域性能数据。
流体求解器计算出的阻力、力矩和动态纵倾以及下沉量,对应后处理步骤中的每个组合(吃水、纵倾、速度),会产生每个吃水的位移。例如,以下是基于 Omnis Marine 获得的 CFD 结果得出的特定船只的优化纵倾表格。
Omnis Marine得出的优化纵倾表格
值得注意的是,整个项目的数百次计算都将用同一个网格来完成!这种能力大大减少了所需的总计算时间,因为几何体和水域只需要经过一次网格化,同时还能确保最高的精度。此外,这还避免了创建不同网格所固有的数值不确定性。这要归功于 Omnis Marine 独特的自适应网格细化 (Adaptive Grid Refinement ,AGR) 技术,该技术以各向异性、自动和动态的方式,在模拟过程中对自由表面进行所有必要的细化。
Omnis Marine 自适应网格细化技术在捕捉自由表面方面的作用
结论
对于船东来说,要减少运营费用,纵倾优化是一个相对容易的方法。在过去,可能无法针对初始吃水、纵倾角和速度的庞大矩阵获得准确的阻力预测,而现在,CFD 是快速和高精度获得最佳纵倾角数据库的首选工具。
Omnis Marine 具有独特的功能,如带有自适应网格细化技术的单网格方法和使用真实的公开水域推进数据,对于基于矩阵阻力的应用而言,该软件提供了一套终极 CFD 工具。