Thiết kế, chế tạo thiết bị ghi nhật ký và đo lường gián tiếp mức tiêu hao nhiên liệu máy chính dựa vào tốc độ quay chân vịt và ứng dụng công thức và thuật toán máy học tính toán dự đoán

Bài viết trình bày một ứng dụng công thức và thuật toán máy học để tính toán, thiết kế, chế tạo thiết bị ghi nhật ký và đo lường gián tiếp mức tiêu hao nhiên liệu máy chính dựa vào tốc độ quay chân vịt. Ý tưởng này giúp giảm giá thành sản phẩm, đơn giản hóa việc quan tuyến trình tàu, đo lường gián tiếp nhiên liệu tiêu thụ, thống kê nhiên liệu cho chủ tàu.

TẠP CHÍ KHOA HỌC CƠNG NGHỆ GIAO THƠNG VẬN TẢI, SỐ 35-02/2020 17 THIẾT KẾ, CHẾ TẠO THIẾT BỊ GHI NHẬT KÝ VÀ ĐO LƯỜNG GIÁN TIẾP MỨC TIÊU HAO NHIÊN LIỆU MÁY CHÍNH DỰA VÀO TỐC ĐỘ QUAY CHÂN VỊT VÀ ỨNG DỤNG CƠNG THỨC VÀ THUẬT TỐN MÁY HỌC TÍNH TỐN DỰ ĐỐN HÀNH TRÌNH TIẾP THEO EQUIPMENT ON THE SHIP'S LOG AND INDIRECT FUEL CONSUMPTION MEASUREMENT OF MAIN ENGINE BASED ON PROPELLER ROTATIONAL SPEED AND APPLYING DESIGN, MANUFACTURING MACHINE LEARNING ALGORITHM TO EQUIPMENT ON PREDICTING FUEL FOR NEXT JOURNEY Trần Anh Tuấn, Nguyễn Thanh Sơn Đại học Giao thơng vận tải Thành phố Hồ Chí Minh Tóm tắt: Với nhu cầu phát triển ngày tăng đội tàu biển giới, nguồn lượng truyền thống trở nên khan giá lượng không ngừng tăng, cạnh tranh cước vận tải biển tăng dần Qua thực tế, việc ứng dụng công nghệ giải pháp kỹ thuật biện pháp hữu hiệu, quan trọng để tăng tính kinh tế an toàn cho việc khai thác đội tàu biển Bài báo trình bày ứng dụng cơng thức thuật tốn máy học để tính tốn, thiết kế, chế tạo thiết bị ghi nhật ký đo lường gián tiếp mức tiêu hao nhiên liệu máy dựa vào tốc độ quay chân vịt Ý tưởng giúp giảm giá thành sản phẩm, đơn giản hóa việc quan tuyến trình tàu, đo lường gián tiếp nhiên liệu tiêu thụ, thống kê nhiên liệu cho chủ tàu Từ khóa: Thuật tốn máy học, đo lường nhiên liệu máy chính, đo lường thơng qua vòng quay chân vịt, đo lường gián tiếp nhiên liệu máy chính, cơng nghệ đo lường nhiên liệu máy Chỉ số phân loại: 1.4 Abstract: With demand increasing development of the marine fleet in the world, traditional energy sources increasingly scarce and energy prices are increasing, competitive freight sea increases gradually, then the application of technology and new technical solutions is one of the measures effective and important to increase economy and safety for the mining fleet This article presents a recipe app and machine learning algorithms to calculate, design, fabrication, equipment logs, and indirect measurement of fuel consumption of the main machine based on the speed of rotation propeller This idea helps to reduce the cost of products, simplifying the online process vessel, indirect measurement of fuel consumption statistics, fuel for ship owners Keywords: Machine learning algorithms, measure the fuel in the main, fuel measurement through engine rotations, indirect measurement of fuel in the main measurement technology course materials the main machine Classifition number: 1.4 Giới thiệu Hiện nay, giới có nhiều loại thiết bị đo lưu lượng chất lỏng theo nguyên lý đo khác [1]: - Lưu lượng kế: Đo theo nguyên lý chênh áp; tốc độ dòng chảy; dịch chuyển dương Với ưu điểm: Dễ thực hiện, tốn Nhược điểm: Gây thất nhiều, khó bảo vệ lắp ráp lên tàu; - Ghi lại nhật ký cấp dầu cho máy Ưu điểm: Dễ thực hiện, tốn Nhược điểm: Thủ cơng, tốn nhân lực dễ thất nhiên liệu; - Sử dụng cơng thức tốn học để đo nhiên liệu tiêu thụ máy Ưu điểm: Độ tin cậy cao, xác, hoạt động ổn định, bền Nhược điểm: Giá thành, chi phí lăp đặt tốn kém, khó tìm thơng số hiệu chỉnh phù hợp 18 Journal of Transportation Science and Technology, Vol 35, Feb 2020 Bài báo thực tính tốn tiêu thụ nhiên liệu cho máy Với mục đích tìm hệ số hiệu chỉnh phù hợp với tàu để đưa kết tương đối xác phù hợp với thực tế tàu Vận dụng thuật toán máy học để thiết bị hoạt động ngày hiệu thông minh Với liệu nhiều, thế, thiết bị sử dụng cho nhiều loại máy khác Đồng thời, thiết kế, chế tạo thiết bị đo, hiển thị ghi nhật ký tiêu hao nhiên liệu máy thiết kế phần mềm thống kê mức tiêu thụ nhiên liệu máy tàu thủy từ liệu lưu trữ trình vận hành [2] Thiết bị ghi nhật ký đo lường gián tiếp mức tiêu hao nhiên liệu máy dựa vào tốc độ quay chân vịt bao gồm thiết bị lắp đặt tàu ghi nhận tín hiệu, ghi nhật ký hành trình tàu phần mềm máy tính để phân tích liệu ghi nhận từ thiết bị tính nhiên liệu tiêu thụ máy Từ liệu đo chuyến hành trình tàu nhà quản lý đội tàu ước lượng nhiên liệu cho chuyến hành trình để cung cấp cho tàu cách hiệu đảm bảo không thiếu dư Bằng cách áp dụng thuật toán máy học (Machine Learning) với thuật toán XGBoost (Extreme Gradient Boosting) để đào tạo (Training) [7] từ liệu tiêu thụ máy chuyến hành trình trước Nhằm mang lại án tâm quản ký nhiên liệu hiệu hoạt động khai thác Cơ sở lý thuyết phương pháp nghiên cứu • Cơng thức tính nhiên liệu tiêu thụ cho máy lai chân vịt tàu biển Cơng thức tính tiêu thụ nhiên liệu cho động thơng qua vòng quay chân vịt tàu biển xây dựng dựa sở lý thuyết trình bày sau [3]: 𝑮𝑮𝟐𝟐𝟐𝟐 = ∑ 𝑪𝑪𝒊𝒊 ) 𝑮𝑮𝟎𝟎 𝟏𝟏𝟏𝟏𝟏𝟏𝟏𝟏 × 𝟏𝟏 𝟏𝟏−𝟎𝟎,𝟐𝟐𝟐𝟐� 𝑻𝑻 −𝟏𝟏� 𝑻𝑻𝟎𝟎 𝒏𝒏 𝟑𝟑 × � � × 𝟐𝟐𝟐𝟐 × (𝟏𝟏 + 𝒏𝒏𝟎𝟎 (1) Các thơng số cơng thức tính tiêu thụ nhiên liệu tiêu thụ máy chính: 𝐺𝐺24 : Lượng tiêu hao nhiên liệu máy chính, tấn/ngày; 𝐺𝐺0 : Lượng tiêu hao nhiên liệu máy với cơng suất vòng quay định mức, kg/h; 1000: Số quy đổi đơn vị khối lượng 𝑇𝑇: Lượng hàng chở tàu thời điểm tính tốn, tấn; 𝑇𝑇0 : Trọng tải tàu, DWT; 𝑛𝑛0 : Vòng quay định mức máy chính, vòng/phút (v/p); 𝑛𝑛: Vòng quay tồn tải máy thời điểm tính tốn, vòng/phút (v/p); 24: Số ngày; Ci : Ccác hệ số hiệu chỉnh ảnh hưởng tác động đến tiêu hao nhiên liệu Các yếu tố ảnh hưởng kết cấu động cơ, tình trạng kỹ thuật, ảnh hưởng tải trọng hàng hố, tình trạng kỹ thuật vỏ tàu, điều kiện khai thác thực tế hiệu chỉnh • Hệ số ảnh hưởng tình trạng vỏ tàu chân vịt Đặc tính chân vịt biểu thị mối quan hệ thông số làm việc động với tốc độ quay tốc độ tàu lượng nhiên liệu cung cấp cho chu trình thay đổi gọi đặc tính chân vịt Hay phụ thuộc tiêu kinh tế kỹ thuật động vào tốc độ quay động lai chân vịt gọi đặc tính chân vịt Chân vịt tiếp nhận công suất, mô men động sản trừ phần tổn thất lượng truyền từ động đến chân vịt [1-2] Để xây dựng đặc tính chân vịt, ta phải giả định lượng nhiên liệu phun vào động chu trình thay đổi (dw ≠ const) tồn công suất phát động truyền hết cho chân vịt Khi biến đổi mơ men, cơng suất phụ thuộc tốc độ quay xác định theo biểu thức sau: Ne = C ∗ n3 (2) Từ phương trình cho thấy với tàu cụ thể điều kiện khai thác định (C = const), cơng suất có quan hệ bậc ba với tốc độ quay Trong thực tế khai thác điều kiện hàng hải thay đổi tàu hoạt động điều kiện sóng gió thay đổi số C thay đổi theo điều kiện khai thác Kết ta có họ đường đặc tính chân vịt TẠP CHÍ KHOA HỌC CƠNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI, SỐ 35-02/2020 Ne N = C n x n Hình Biểu diễn mối quan hệ công suất với tốc độ quay lượng nhiên liệu cung cấp cho chu trình thay đổi Cơng thức tính ảnh hưởng trình trạng vỏ tàu chân vịt 𝐶𝐶1 = 𝑌𝑌𝑘𝑘𝑘𝑘 − (3) Trong đó: 𝑌𝑌𝑘𝑘𝑘𝑘 = 𝜉𝜉𝑘𝑘𝑘𝑘 𝜉𝜉0 × 𝜂𝜂0 𝜂𝜂𝑡𝑡 = 𝐾𝐾𝑟𝑟 × 𝜂𝜂0 𝜂𝜂𝑡𝑡 (4) 𝐾𝐾𝑟𝑟 : Tỷ số tăng tổng sức cản R theo công thức IU.A.Sved: 𝐾𝐾𝑟𝑟 = 𝑅𝑅𝑡𝑡 𝑅𝑅0 𝜼𝜼𝟎𝟎 𝜼𝜼𝒕𝒕 =1+ ∆𝜉𝜉𝑘𝑘𝑘𝑘 𝜉𝜉0 = + 1,7(1 − 0,4110,0012𝑇𝑇𝑘𝑘𝑘𝑘 ) (5) = 𝒇𝒇( 𝑻𝑻𝒌𝒌𝒌𝒌 ): Tỷ số thay đổi hiệu suất chân vịt theo thời gian khai thác tra theo đồ thị; 𝑻𝑻𝒌𝒌𝒌𝒌 : Thời gian tính từ lần lên đà gần tàu • Hệ số tính đến ảnh hưởng chất lượng nhiên liệu dầu sử dụng Xuất phát từ công thức tính nhiệt trị nhiên liệu ta có: 𝑄𝑄𝐻𝐻 = (46,704 − 8,802 𝑑𝑑 10−6 + 3,167 𝑑𝑑 10−3 ) �1 − 0,01(𝑥𝑥 + 𝑦𝑦 + 𝑠𝑠)� + 0,0942 𝑠𝑠 − 0,02449 𝑥𝑥 (6) Công thức xác định hệ số: 𝑪𝑪𝟐𝟐 = 𝒈𝒈 𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄 𝒈𝒈 𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄𝒄 = 𝑸𝑸𝑯𝑯𝑯𝑯 (7) 𝑸𝑸𝑯𝑯𝑯𝑯 • Hệ số tính đến ảnh hưởng điều kiện khí hậu mơi trường Điều kiện khí hậu môi trường (nhiệt độ, áp suất ) điều kiện khai thác thực tế ảnh hưởng thường xuyên đến máy q trình vận hành, yếu tố ảnh hưởng nhỏ lại thường xuyên liên tục tác động trực tiếp đến mức tiêu thụ nhiên liệu động Công thức: 𝟏𝟏 𝟕𝟕𝟕𝟕𝟕𝟕 𝑪𝑪𝟑𝟑 = 𝟏𝟏⁄𝑲𝑲𝟏𝟏 𝑲𝑲𝟐𝟐 = 𝑷𝑷−𝒃𝒃 𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐 𝟎𝟎,𝟕𝟕𝟕𝟕 (8) 𝑷𝑷 𝟕𝟕𝟕𝟕𝟕𝟕 Trong đó: P: Áp suất khơng khí; � 𝑻𝑻 � 19 b: Áp suất nồi điều kiện thai thác thực tế; T: Nhiệt độ không khí điều kiện khai thác thực tế • Hệ số tính đến ảnh hưởng tình trạng biển (điều kiện sóng gió) Từ tiêu chuẩn sóng gió, biểu thị hệ số lực quán tính, trọng lực tiêu chuẩn sóng gió ta tìm hệ số điều kiện sóng gió tác động lên tàu làm ảnh hưởng đến suất tiêu hao nhiên liệu theo công thức sau: 𝑪𝑪𝟒𝟒 = 𝑲𝑲𝒔𝒔𝒔𝒔 − 𝟏𝟏 (9) Với 𝐾𝐾𝑠𝑠𝑠𝑠 tính: 𝑲𝑲𝒔𝒔𝒔𝒔 = 𝟏𝟏 + 𝑾𝑾 𝒂𝒂.(𝑭𝑭𝒓𝒓𝒓𝒓 −𝟎𝟎,𝟎𝟎𝟎𝟎) (10) Trong đó: a: Đặc trưng sóng, tính theo cơng thức thực nghiệm tính theo cơng thức sau: 𝒂𝒂 = 𝟔𝟔𝟔𝟔 (11) 𝑷𝑷𝟐𝟐𝜹𝜹 Trong đó: 𝑃𝑃𝛿𝛿 : Cấp sóng, cấp sóng quy định quy phạm quan Đăng kiểm ban hành Chỉ số Frut biểu thị hệ số lực quán tính trọng lực tính theo cơng thức sau: 𝒗𝒗 𝑭𝑭𝒓𝒓.𝑳𝑳 = (12) �𝒈𝒈.𝑳𝑳 Tiêu chuẩn chịu sóng gió: 𝑾𝑾 = � 𝟏𝟏𝟏𝟏𝟒𝟒 𝑻𝑻.𝜹𝜹 𝑳𝑳(𝑩𝑩.𝟐𝟐.𝑻𝑻)𝟑𝟑/𝟐𝟐 𝟑𝟑 √𝑳𝑳 (13) Trong hệ số tiêu chuẩn công thức gồm: FrL: Hệ số Frut theo chiều dài tàu; g: Gia tốc trọng trường, m/𝑠𝑠 ; T: Chiều chìm tàu (mớn nước tồn tải), m; 𝛿𝛿: Hệ số béo tàu (hệ số đầy thể tích 𝐶𝐶𝐵𝐵 ): 𝛿𝛿 = 𝐷𝐷/(𝐿𝐿 𝑇𝑇 𝐵𝐵) ; D: Lượng chiếm nước tàu toàn tải; V: Vận tốc tàu, hl/h; L: Chiều dài thiết kế tàu, m; B: Chiều rộng tàu, m; 20 Journal of Transportation Science and Technology, Vol 35, Feb 2020 • Thuật tốn máy học (Machine Learning) Yêu cầu đặt cho người quản lý đội tàu cung cấp nhiên liệu hợp lý cho chuyến hành trình đảm bảo khơng thiếu dư cho tàu Nhằm giải yêu cầu đó, người quản lý cần có nhiều kinh nghiệm để dự đốn nhiên liệu tiêu thụ cho chuyến hành trình Chính yêu cầu với phát triển khoa học kỹ thuật ta dùng thuật toán máy học để dự đoán nhiên liệu cho chuyến hành trình dựa vào liệu từ chuyến hành trình cũ tàu kết tốt Dựa kết nhiên liệu mà máy học dự đoán kết hợp với kinh nghiệm giúp cho người quản lý đội tàu cung cấp nhiên liệu cho đội tàu hiệu Theo tàu, ta có thơng số mặc định như: - Lượng tiêu hao nhiên liệu định mức máy chính; - Vòng quay định mức máy chính; - Lượng hàng chở được; - Trọng tải tàu Khi chuyến hành trình tàu ta có giá trị trọng tải thay đổi tàu Sử dụng giá trị kết hợp với vòng quay trung bình tàu sau kết thúc hành trình để làm liệu đầu vào tàu Và kết đầu việc dự đoán nhiên liệu tàu tiêu thụ phút Thuật toán XGBoost (Extreme Gradient Boosting) Đây thuật toán State-Of-The-Art nhằm giải tốn Supervised Learning cho độ xác cao 𝒚𝒚 biến ngẫu nhiên “output”; 𝒙𝒙 = {𝒙𝒙𝟏𝟏 , … , 𝒙𝒙𝒏𝒏 } biến ngẫu nhiên “input”; {𝒚𝒚𝒊𝒊 , 𝒙𝒙𝒊𝒊 } mẫu liệu training; 𝑭𝑭∗ (𝒙𝒙) hàm mục tiêu ánh xạ 𝒙𝒙 sang 𝒚𝒚; 𝑳𝑳(𝒚𝒚, 𝑭𝑭(𝒙𝒙)) loss function Mục tiêu tìm hàm mục tiêu 𝑭𝑭∗ cho cực tiểu hoá kỳ vọng hàm lỗi 𝑭𝑭∗ = 𝒂𝒂𝒂𝒂𝒂𝒂𝒂𝒂𝒂𝒂𝒏𝒏𝑭𝑭 𝑬𝑬𝒚𝒚,𝒙𝒙 𝑳𝑳�𝒚𝒚, 𝑭𝑭(𝒙𝒙)� = 𝒂𝒂𝒂𝒂𝒂𝒂𝒂𝒂𝒂𝒂𝒏𝒏𝑭𝑭 𝑬𝑬𝒙𝒙 [𝑬𝑬𝒚𝒚 (𝑳𝑳�𝒚𝒚, 𝑭𝑭(𝒙𝒙)�)|𝒙𝒙] (14) Đầu vào: Dữ liệu {(𝒙𝒙𝒊𝒊 , 𝒚𝒚𝒊𝒊 )} Bước 1: Khởi tạo số 𝑭𝑭𝟎𝟎 (𝒙𝒙) = 𝐚𝐚𝐚𝐚𝐚𝐚𝐚𝐚𝐚𝐚𝐚𝐚 ∑𝒏𝒏𝒊𝒊 𝑳𝑳(𝒚𝒚𝒊𝒊 , 𝜸𝜸) 𝜸𝜸 (15) Bước 2: for m = to M: (A) Compute 𝒓𝒓𝒊𝒊𝒊𝒊 = − � 𝝏𝝏𝝏𝝏�𝒚𝒚𝒊𝒊 ,𝑭𝑭(𝒙𝒙𝒊𝒊 )� 𝝏𝝏𝝏𝝏(𝒙𝒙𝒊𝒊 ) � 𝑭𝑭(𝒙𝒙)=𝑭𝑭𝒎𝒎−𝟏𝟏 (𝒙𝒙) (16) for 𝒊𝒊 = 𝟏𝟏, , 𝒏𝒏 (B) Fit a regression tree to the 𝒓𝒓𝒊𝒊𝒊𝒊 values and create terminal regions 𝑹𝑹𝒋𝒋𝒋𝒋 , for j = 𝑱𝑱𝒎𝒎 (C) For j = 1…𝑱𝑱𝒎𝒎 compute 𝜸𝜸𝒋𝒋𝒋𝒋 = 𝐚𝐚𝐚𝐚𝐚𝐚𝐚𝐚𝐚𝐚𝐚𝐚 ∑𝒙𝒙∈𝑹𝑹𝒊𝒊𝒊𝒊 𝑳𝑳(𝒚𝒚𝒊𝒊 , 𝑭𝑭𝒎𝒎−𝟏𝟏 (𝒙𝒙𝒊𝒊 ) + 𝜸𝜸) 𝜸𝜸 (17) (D) Update 𝑱𝑱 𝒎𝒎 𝑭𝑭𝒎𝒎 (𝒙𝒙) = 𝑭𝑭𝒎𝒎−𝟏𝟏 (𝒙𝒙) + 𝒗𝒗 ∑𝒋𝒋=𝟏𝟏 𝜸𝜸𝒎𝒎 𝑰𝑰(𝒙𝒙 ∈ 𝑹𝑹𝒊𝒊𝒊𝒊 ) (18) 2.1 Thiết kế tổng quan Tổng thể hệ thống đo lường gián tiếp nhiên liệu máy tàu thủy Hình Hệ thống đo lường gián tiếp nhiên liệu máy máy tàu thủy Hệ thống bao gồm ba phần gồm: Thiết kế tổng quan; Phần cứng; Phần mềm; 2.1.1 Sơ đồ khối hệ thống Tổng quan hệ thống vận hành thực tác vụ theo yêu cầu phân tích sau: Hình Sơ đồ hệ thống TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI, SỐ 35-02/2020 21 2.1.2 Sơ đồ Layout PCB Từ sơ đồ hệ thống ta tính tốn thiết kế bảng mạch gắn kết tất linh kiện cho phù hợp đáp ứng đầy đủ yêu cầu hệ thống đặt hình sau: Hình Hộp hồn thiện 2.2.3 Sản phẩm Hình Sơ đồ Layout PCB hệ thống 2.2 Phần cứng 2.2.1 Mạch điện Hệ thống dùng mạch MUC STM32S4 để lấy tín hiệu sau: - Máy gồm: Vòng quay chiều quay; - Thực lưu trữ liệu vào nhớ; - Giao tiếp với máy tính để truyền nhận liệu thơng số lưu trữ liệu Hình Thiết bị hoàn thiện 2.3 Phần mềm 2.3.1 Trên board mạch - Code thu thập xử lý tín hiệu encoder: Hình 10 Code lấy liệu vòng quay Hình Board mạch hệ thống 2.2.2 Vỏ hộp • Mặt trước thiết bị 2.3.2 Trên máy tính Phần mềm ứng dụng hệ điều hành Android với mục đích hiển thị, cập nhật lưu trữ tập tin (file) thông tin đo từ thiết bị Hình Mặt trước vỏ hộp • Mặt sau thiết bị Hình 11 Phần mềm ứng dụng đo nhiên liệu tiêu hao máy tàu thủy Hình Mặt sau vỏ hộp 22 Journal of Transportation Science and Technology, Vol 35, Feb 2020 training 80% dòng liệu sử dụng thuận tốn XGBoost, cho dự đốn dựa 20% dòng liệu ta có bảng chênh lệch sau: Hình 12 Cài đặt thơng số tàu vào phần mềm đo nhiên liệu tiêu hao máy Hình 13 Đồng hồ hiển thị vòng quay nhiên liệu tiêu thụ máy - Phần mềm máy tính: Ta sử dụng ngơn ngữ lập trình C Sharp để viết phầm mềm máy tính bàn hay laptop phần mềm xử lý, biểu diễn đồ thị xuất kết ghi nhật ký máy tính bảng Samsung Galaxy Tab3V Hình 14 Hiển thị liệu tiêu hao nhiên liệu dạng biểu đồ Kết thảo luận Dựa vào cơng thức phân tích Máy học trên, vận dụng vào tàu cụ thể UT-GLory cho kết chạy thử so sánh đánh giá với nhiên liệu có Thực training dự đốn: Tiến hành liệu 40000 dòng liệu tàu UTGlory có lượng tiêu hao nhiên liệu định mức máy 306kg/h, vòng quay định mức máy 500 vòng/phút có trọng tải 2399 Chia liệu 80% cho huấn luyện 20% cho dự đốn Khi thực Hình 15 Kết Training dựa vào thuật toán XGBoost Với tỷ lệ trên, kết việc dự đốn ta chấp nhận để người quản lý tàu sử dụng nhằm cấp nhiên liệu cho tàu chuyến hành trình cách phù hợp Ta thực tính nhiên liệu tiêu thụ tàu UTGlory có: - Lượng tiêu hao nhiên liệu định mức máy 𝑮𝑮𝟎𝟎 : 306kg/h; - Vòng quay máy (giá trị trung bình) 𝒏𝒏: 290 vòng/phút; - Vòng quay định mức máy 𝒏𝒏𝟎𝟎 : 500 vòng/phút; - Lượng hàng chở thực 𝑻𝑻: 2000 tấn; - Trọng tải tàu 𝑻𝑻𝟎𝟎 : 2399 tấn; Tổng số hiệu chỉnh: 𝑪𝑪𝟏𝟏 + 𝑪𝑪𝟐𝟐 + 𝑪𝑪𝟑𝟑 + 𝑪𝑪𝟒𝟒 = 𝟏𝟏 𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒𝟒 Ta có: 𝑮𝑮𝟐𝟐𝟐𝟐 = 𝟑𝟑 𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑 𝒕𝒕ấ𝒏𝒏 𝐤𝐤𝐤𝐤 = 𝟐𝟐 𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑 𝒏𝒏𝒏𝒏à𝒚𝒚 𝐩𝐩𝐩𝐩ú𝐭𝐭 Sử dụng XGBoost dự đốn: 𝑻𝑻 = 𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐 𝒏𝒏 = 𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐 𝒗𝒗ò𝒏𝒏𝒏𝒏/𝒑𝒑𝒑𝒑ú𝒕𝒕 Ta dự đoán nhiên liệu tiêu hao phút 2.3448969 kg Chệch lệch công thức 𝑮𝑮𝟐𝟐𝟐𝟐 thuật tốn XGBoost 20kg, giá trị chấp nhận thực tế Thay đổi: 𝑻𝑻 = 𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐 𝒕𝒕ấ𝒏𝒏 𝒏𝒏 = 𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐 vòng/phút ứng với chuyến hành trình mới, ta có 𝑮𝑮𝟐𝟐𝟐𝟐 = 𝟏𝟏 𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓𝟓 𝒌𝒌𝒌𝒌/𝒑𝒑𝒑𝒑ú𝒕𝒕, TẠP CHÍ KHOA HỌC CƠNG NGHỆ GIAO THƠNG VẬN TẢI, SỐ 35-02/2020 XGBoost dự đoán 1.58526173 kg/phút Chênh lệch 0.000329976445 gần kg Kết luận Qua mô thực nghiệm chuyến hành trình thực tế tàu UT-Glory, kết mơ hình đưa xác với cơng thức tính tốn Trong thực tế khai thác mơ hình mô ghi nhật ký theo phút tương ứng với vòng quay chân vịt máy tính nhiên liệu tiêu thụ xác Bởi tương ứng với vòng quay chân vị, công suất động thay đổi, ta tính nhiên liệu thời gian ngắn, kết thu có độ xác cao Ở đây, ghi nhật ký tính tốn phút đáp ứng với chuyến hành trình tàu kéo dài hành năm tương ứng với nhật ký, lưu file có gần 600000 dòng liệu (khoảng 30000 KB), với dung lượng nhớ 32 Gigabyte đáp ứng cho chuyến hành trình kéo dài thời gian vài năm mà không lo bị tràn nhớ Dữ liệu nhiều, hệ thống cho kết hiệu xác thơng qua thuật tốn máy học XGBoost Giao thơng vận tải ngành có nhu cầu lượng lớn, nghiên cứu đề tài có ý nghĩa khoa học thực tiễn lĩnh vực kinh tế nhiên liệu nhằm mục đích góp phần đáng kể vào kiểm soát nhiên liệu thất thoát, tạo an tâm cho người quản lý thống tránh tranh cãi quản lý đội tàu Sản phẩm ứng dụng mang lại hiệu kinh tế lớn, khả dự đốn kiểm soát nhiên liệu tạo thống an tâm từ hai phía quản lý đội tàu trình vận hành mang lại hiệu cao khai thác 23 Tài liệu tham khảo [1] GS.TS Lê Viết Lượng, ThS Nguyễn Anh Việt (2008), Giải pháp kiểm soát lượng nhiên liệu động diesel tiêu thụ trình khai thác solutions to control the fuel consumpsion of diesel engine during its operation, Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải (số 13),pp 70-73 [2] ThS Nguyễn Hùng Vượng, TS Khiếu Hữu Tiến, ThS Võ Đình Phi, (2010), Tính tốn tiêu thụ nhiên liệu máy tàu biển - calculation of fuel comsumption for main diesel engines, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Hàng hải (Số 24),pp 13-15 [3] David A Schrady, Gordon K Smyth and Robert B Vassian (1996), Predicting ship fuel consumption, Naval Postgraduate School Monterey, CA 93943 [4] David Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smyth, Principles of Data Mining, MIT Press, 2001 [5] David L Olson, Dursun Delen, Advanced Data Mining Techniques, Springer-Verlag, 2008 [6] Hans Otto Kristensen, Marie Lützen (2013), Prediction of Resistance and Propulsion Power of Ships, Project no 2010-56, Emissionsbeslutningsstøttesystem, Work Package 2, Report no 04 [7] Jiawei Han, Micheline Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Second Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2006 [8] J.M.J Journée and J.H.C Meijers (2001), Ship Routeing for Optimum Performance, Rapport 0529-P, 1980, Mekelweg 2, 2628 CD Delft, The Netherlands [9] K.J.Rawson and E.C Tupper (2001), Basic Ship Theory, Reed Educational and Professional Publishing Lid and of Reed Elsevier plc group, Firrst published by Longman Group Linited 1968 Ngày nhận bài: 9/1/2020 Ngày chuyển phản biện: 13/1/2020 Ngày hoàn thành sửa bài: 3/2/2020 Ngày chấp nhận đăng: 10/2/2020 ... nhiên liệu máy tàu thủy từ liệu lưu trữ trình vận hành [2] Thiết bị ghi nhật ký đo lường gián tiếp mức tiêu hao nhiên liệu máy dựa vào tốc độ quay chân vịt bao gồm thiết bị lắp đặt tàu ghi nhận... khoa học kỹ thuật ta dùng thuật toán máy học để dự đo n nhiên liệu cho chuyến hành trình dựa vào liệu từ chuyến hành trình cũ tàu kết tốt Dựa kết nhiên liệu mà máy học dự đo n kết hợp với kinh nghiệm... Với liệu nhiều, thế, thiết bị sử dụng cho nhiều loại máy khác Đồng thời, thiết kế, chế tạo thiết bị đo, hiển thị ghi nhật ký tiêu hao nhiên liệu máy thiết kế phần mềm thống kê mức tiêu thụ nhiên