機械学習による船体動揺予測

掲載日：2022年10月3日

海底石油・ガス田開発や洋上風力発電などにおいて、海上で作業する人員の安全確保に対する課題がクローズアップされており、リアルタイムに船体・浮体の動揺を予測する技術の開発が求められています。

MTIシンガポール支店では実海域における船体動揺の時系列予測に関する技術について、TCOMS （Technology Centre for Offshore and Marine, Singapore）^*1とともに研究開発を行っています。対象となる船体のデータと、レーダーで取得する現在の波浪情報の2つから数分後の船体動揺を正確に予測することが可能になれば、いつ作業員・乗組員が安全に作業を行うことができるか、前もって適切にリスクを評価できるようになります。船体動揺の予測は作業船以外でも、最適な固縛手法の検討、大動揺による貨物ダメージの回避など、貨物船の輸送品質の向上にも寄与します。

図1）船体動揺予測手法概念

図2）船体動揺シミュレーションモデル

日本郵船グループで実際に運航している船にセンサーを設置し、波浪データおよび詳細な船体動揺データを取得します。併せてシミュレーション上でも実運航船と同じ船体モデルを製作し、時系列波データを与え仮想的な動揺状況を再現します。

シミュレーションで得られる船体動揺結果と、実運航中の船から取得できる動揺の差分を評価します。ここから波浪・船体動揺を含む教師データを作成しAIに機械学習させ、波データから船体動揺を予測するモデルを構築しました。

今後は個波中での船体(浮体)動揺を時系列での予測、船体・浮体動揺時系列シミュレーション技術と波浪・動揺計測センサーの精度向上を行い、洋上風力発電分野や海上資源開発分野での小型作業船オペレーションにおける作業員・乗組員の安全性向上を目指します。

図3）作成した機械学習モデルによる動揺予測

（執筆担当：小川 大智）

^*1 TCOMSウェブサイト