隨著船舶設計中使用的3D模型越來越富有綜合性和靈活性，我們(men) 可以將其與(yu) 通過傳(chuan) 感器和其他渠道得來的數據進行融合，以便能全麵模擬船舶性能。3D模型可以應用在多個(ge) 方麵，比如預測航行表現和疲勞壽命。這些模型不僅(jin) 是準確模擬船舶性能的關(guan) 鍵，而且還有助於(yu) 縮小當前船舶數據方麵存在的差距，使不具備完整傳(chuan) 感器解決(jue) 方案的船舶能夠享受到類似於(yu) 物聯網解決(jue) 方案所帶來的優(you) 勢。專(zhuan) 家指出，3D建模功能將成為(wei) 構成船舶工業(ye) 4.0解決(jue) 方案的必要組成部分。

目前，要想充分利用大量附加數據還麵臨(lin) 著兩(liang) 項主要挑戰。第一是要保證所收集數據的準確性，第二是要確保相同的數據不會(hui) 安靜地長眠在黑匣子裏無人問津。它們(men) 必須轉化為(wei) 有用的信息，並且得到最佳的商業(ye) 化運用。

當前，由於(yu) 收集的數據不完整，還有很多空白需要填補，這使得上述兩(liang) 項挑戰更加嚴(yan) 峻。NAPA航運服務和解決(jue) 方案公司在今年年初對船東(dong) 和船管公司進行數據收集和航行優(you) 化習(xi) 慣調查時發現，他們(men) 的選擇十分廣泛，但是每一種情況都無一例外地需要依靠船舶午報（noon reports），無論使用的是物聯網還是傳(chuan) 感器解決(jue) 方案。

這說明我們(men) 不見得每次都能得到準確評估船舶性能所需的測量數據。比如說，一艘船可能沒有配備足夠的傳(chuan) 感器來測量螺旋槳的功率，即使配備了，這些數據也不一定會(hui) 向所有利益相關(guan) 者披露。船東(dong) 或許不會(hui) 將測量結果透露給可能支付油費並對船舶的實際性能水平感興(xing) 趣的租船人。由於(yu) 這些因素的影響，無論船舶采用了哪些額外的數據收集方法，午報仍然是目前船東(dong) 推斷船舶性能水平的主要手段。

但是午報太過簡單，不可避免地具有局限性。如果每天隻有一個(ge) 數據點，我們(men) 對它又能有多少信任呢？此外，日間的天氣可能會(hui) 發生相當大的變化，從(cong) 而極大地改變消耗量——這些信息午報都無法報告。由於(yu) 風速、浪高和燃料消耗等因素之間的關(guan) 係是非線性的，這意味著午報中未包含的天氣變化會(hui) 對船舶性能產(chan) 生不合理的影響。

要想讓數據更加豐(feng) 富，常見的解決(jue) 方案是將天氣信息與(yu) 可公開獲得的AIS數據相互關(guan) 聯，這樣我們(men) 就能得到不同船舶位置所對應的天氣狀況。不過這也有其局限性。如果船舶沒有配備傳(chuan) 感器（很多都沒有），則很難對其性能做出假設。

這就是船舶設計和建模領域知識的用武之處！通過獲取來自AIS的所有信息以及有關(guan) 船舶的公開信息，我們(men) 可以運用艦艇水動力學和船舶設計方麵的知識和經驗來建造船舶的數字孿生。如此一來，我們(men) 就能克服午報缺少可用數據所帶來的一些挑戰。

這給我們(men) 提供了可以覆蓋各種船舶的通用模型，為(wei) 我們(men) 奠定了可以開始進行分析的基礎。接下來，我們(men) 可以將其與(yu) 來自安裝有傳(chuan) 感器的船舶的自動化信號相結合，進一步擴充我們(men) 的數據集，進而增強這些模型。借助這些數字模型，我們(men) 可以提取信息，監控船舶性能，開展更好、更精確的運營計劃。

NAPA的船舶性能模型可以應用水動力模型，該模型考慮到了風、浪、洋流和淺水的耦合效應，並結合了完整的推進係統和發動機係統模型，能夠在船舶的實際位置、實際操作速度以及實際風浪條件下解決(jue) 所有這些因素的力平衡問題。

可用的數據多了，準確性也會(hui) 得到提升。在研究船隊的三年時間裏（平均而言），收集三個(ge) 月的數據後，消耗量估值的不確定性小於(yu) 7.5％。半年後，不確定性就可降到5％以下。

將3D模型和AIS數據結合起來還可以更好地估計疲勞壽命。把這些數據集與(yu) 先進的結構分析相結合，可以創建出一艘能夠可靠地估算剩餘(yu) 疲勞壽命和安全性能的數字孿生船舶。利用這類信息來給船舶做財務評估也是有可能的。

為(wei) 這些結構和波浪估計提供基礎的科學研究並不罕見。它們(men) 是過去十年來大量實證調查的結果，其潛在效果已經得到驗證。但是，直到最近我們(men) 才得以將它們(men) 組合成一個(ge) 簡單易用的程序包。

與(yu) 其他無損疲勞檢測方法相比，這種組合能夠優(you) 化檢測體(ti) 驗，相比常規測試還能大大降低檢驗成本。

所有這些都可以用來增強船舶運營計劃的準確性，提供有關(guan) 汙垢影響、海洋邊緣、預估消耗量以及航行時間等方麵的有用信息。NAPA認為(wei) ，3D模型的應用在可預見的未來將成為(wei) 通向更全麵的物聯網解決(jue) 方案的重要橋梁。

下一步是要研究如何以最佳形式將3D結構模型與(yu) 其他組件的數字模型結合起來。通過創建船舶、發動機和相關(guan) 係統的虛擬實時副本，我們(men) 可以更好地監測、分析以及預測船舶性能，從(cong) 而實現更加安全高效的運營。

全麵開發這些係統需要對數字孿生采取多學科的方法。海軍(jun) 建築師傾(qing) 向於(yu) 將形狀、鋼材和結構視為(wei) 數字孿生，而它實際上則要複雜得多，且更為(wei) 碎片化。例如，目前很少有數字孿生能模擬整艘船的電氣係統，盡管它們(men) 對運營至關(guan) 重要，液壓係統和燃料係統也是如此。接下來要解決(jue) 的問題是，使用不同的格式在不同的CAD係統中構建實體(ti) 零件的數字版本時，這數以百萬(wan) 計的零件要如何協同工作？如何模擬電流、水流以及其他流體(ti) ？還有一個(ge) 重要的問題，以數字方式連接所有這些部件如何能使最終買(mai) 單的人（即船東(dong) 或租船人）受益？

從(cong) NAPA與(yu) 大宇造船、發動機研究所AVL以及韓國海事大學最近聯合開展的一項合作中，我們(men) 可以看到實現上述目標所需采取的下一步措施的一個(ge) 示例。這項合作旨在創建最全麵的數字孿生，包括高質量機械數據、船舶性能以及氣象數據的獲取和處理，以及培訓、模擬和人機交互，這對於(yu) 將有關(guan) 船舶運營數據的見解轉化為(wei) 實際效率不可或缺。

在組件和係統級別上構建和集成高級實時模型所需的工作量相當龐大，但是這樣做絕對是值得的。首先，它有助於(yu) 我們(men) 改進通常被視為(wei) 數字孿生經典用例的係統仿真：測試子係統之間的兼容性和交互操作性。隨著船東(dong) 逐漸意識到數字化的益處，以及通過更好地融合傳(chuan) 感器和自動化係統，在設計階段證明船舶經得起未來考驗的需要，設計師和船廠也開始越來越重視電子和數字解決(jue) 方案的設計。優(you) 化數字孿生模型使我們(men) 能夠更好地模擬這些係統的交互作用，從(cong) 而為(wei) 船舶的數字化設計提供諸如CFD給船體(ti) 線型那樣的支持。

上述合作項目的成果遠不止於(yu) 此。憑借AVL的專(zhuan) 業(ye) 技術和詳盡的發動機性能數據庫，項目組還可以更大程度地豐(feng) 富模型細節，更好地模擬發動機表現。例如，添加具有曲柄角度分辨率、實時性且基於(yu) 物理學的發動機模型，可以將針對不同發動機現象的考慮因素納入現有的性能模型。

我們(men) 要克服的挑戰是實時能力與(yu) 模型保真度之間的權衡；此外，在模型屬性和質量方麵，合作夥(huo) 伴之間的互操作性和協調性也需要注意。為(wei) 了進一步優(you) 化操作，我們(men) 還可以使用虛擬傳(chuan) 感器來創建駕駛台輔助係統和模擬器以進行培訓。

此外，數字孿生還可以應用在船舶設計階段。通過創建發動機和船體(ti) 線型的精細模型，我們(men) 可以仿真和迭代針對特定性能目標進行過優(you) 化的更優(you) 設計。有了更好的模型和更詳細的發動機信息，我們(men) 就能更好地利用這些迭代設計解決(jue) 方案。