С появлением новых правил, направленных на повышение эффективности судов и сокращение проникновения видов, ожидается, что количество подводных проверок корпуса и отчетов по корпусу значительно увеличится. Но как мы можем эффективно масштабировать их: от проверки в воде до составления отчетов? Компания Notilo Plus разработала набор технологий, которые позволят проводить быстрые и воспроизводимые проверки, а также автоматически создавать согласованные отчеты о корпусе. Используя алгоритмы искусственного интеллекта для распознавания изображений, он классифицирует изображения корпуса в зависимости от степени загрязнения и состояния покрытия и генерирует аналитические данные, соответствующие лучшим отраслевым стандартам. Первоначально разработанный для ROV Seasam с возможностью локализации каждого изображения на плане общего расположения корпуса, теперь он доступен для всех поставщиков услуг, независимо от их метода проверки. Любое видео под водой, дайвингом или ROV теперь можно превратить в практические рекомендации на платформе Notilo Cloud. Оно открывает возможности для лучшего управления корпусом, оптимизированных схем очистки и моделей прогнозирования для судовладельцев и менеджеров судов в масштабе флота, тем самым облегчая соблюдение самых строгих правил. Seasam и Notilo Cloud теперь используются судовладельцами и поставщиками услуг по всему миру и выбраны DNV на платформе Veracity.

I. Введение

 Для корабля загрязнение корпуса является причиной значительного увеличения расхода топлива [1] и, следовательно, ненужных выбросов парниковых газов. (ПГ) выбросы. Более того, глобализация требует трансконтинентальных перевозок. Таким образом, корабли проходят мимо очень разных экосистем, в результате чего на их корпусах образуется неестественное обрастание, смешивающее живые виды из несовместимых сред. Последнее явление ставит под угрозу дикую природу в районах вокруг грузовых портов. Таким образом, Биологическое обрастание является основной проблемой, которую необходимо решить для достижения устойчивого морского транспорта [2]. В контексте глобализации, когда на морской транспорт приходится почти 3% выбросов парниковых газов [3], помимо растущего осознания угрозы экосистеме, было развернуто множество инициатив для решения этих проблем и тенденция к Зеленому судоходству.

II. Новые стандарты и правила

1. BIMCO и местные правила

Запуск новых стандартов Балтийского и Международного морского совета (BIMCO), вступающих в силу к 2023 году, направлен на борьбу с биообрастаниемStrong>Обнаружение и очистка обязательны. Эти знания уже необходимы некоторым странам (особенно в Океании), таким как Новая Зеландия, Министерство первичной промышленности которой издало «РУКОВОДСТВО ДЛЯ ПОСТАВЩИКОВ ДАЙВИНГ-УСЛУГ». Эти рекомендации преследуют ту же цель, что и стандарты BIMCO, и, следовательно, мы сосредоточим внимание на этих стандартах на следующих моментах, поскольку они призваны стать глобальной нормой.

BIMCO — крупнейшая международная судоходная ассоциация, представляющая судовладельцев и аккредитованная Организацией Объединенных Наций как неправительственная организация. Чтобы продвигать более экологичные стандарты в судоходной отрасли и ограничить потенциальный ущерб от инвазивных видов, связанных с корпусом, совет создал стандартную документацию для отрасли очистки воды [4].

В данной документации указывается необходимость проведения регулярных проверок корпусов, а также с учетом отягчающих факторов, которые требуют увеличения частоты проверок (температура, соленость, расстояние от берега, глубины, …). Кроме того, даже если целью является прежде всего очистка, проверки всегда потребуются. Действительно, несмотря на то, что очистка уже запланирована, в документации указано, что проверка перед чисткой всегда обязательна, чтобы определить участки корпуса, на которых необходимо сосредоточить усилия.

Данный отчет также требует, чтобы «при осмотре подводной зоны (районов корпуса и ниш) корабля было установлено следующее:

Типы биообрастаний.
Процент биообрастания для каждого типа.
Высота биообрастания для твердых известковых типов.
Состояние противообрастающих систем (AFS) на корпусе и опорных участках».

Эти ключевые фрагменты информации лежат в основе последних разработок Notilo Plus для нашего решения по доставке, и мы объясним их ниже.

2. EEXI/CII

Международная морская организация (ИМО) ООН приняла поправки к МАРПОЛ в июне 2021 года, чтобы к 2023 году ввести в действие новое правило, основанное на двух расчеты для каждого судна: Индекс эффективности существующего судна (EEXI) и Индикатор интенсивности выбросов углерода (CII) для сокращения выбросов парниковых газов при судоходстве.

Показатель EEXI основан на характеристиках корабля и рассчитывается на основе документации, предоставленной производителем корабля.

CII прекрасно дополняет EEXI, поскольку является операционным индикатором выбросов углекислого газа. Он будет состоять из отметок от A до E с допустимой целью в диапазоне от A до C. Он будет основан на реальных выбросах, измеренных во время операций, выполняемых судном. Следовательно, соблюдение правил потребует точного, регулярного и эффективного технического обслуживания корпуса. В масштабах флота судовладельцам будет непросто подняться на ноги, а решения для быстрой и эффективной проверки судов «под ключ» представляют собой значительный актив для подготовки к этому новому правилу и выхода за рамки будущих стандартов благодаря хорошим практики стало проще реализовать.

III. Решение Notilo Plus, сочетающее надежное оборудование и мощное программное обеспечение

1. Самое современное

В настоящее время все эти проверки выполняются водолазными группами или дистанционно управляемыми транспортными средствами. В первом случае для обеспечения безопасности водолазной команды в любом порту требуется специальная организация из-за нормативных требований. Как следствие, проверки отнимают больше времени и человеческих ресурсов, а результат неоптимизирован, поскольку состоит, как правило, из фотографий и видео низкого качества корпуса, которые используются для интерпретации общего состояния. Это решение довольно дорогое, иногда сложное в планировании и требует длительного времени для подготовки отчета, поскольку все собранные данные должны быть обработаны экспертами, но локализацию изображения сложно точно определить при постобработке.

Отчеты корпуса в лучшем случае невозможно объединить для извлечения полезной информации, такой как мониторинг изменений с течением времени, сопоставление данных с другими источниками и т. д. В худшем случае отчеты могут быть неточными и частичными из-за неадекватный опрос или трудная постобработка.

С учетом текущего контекста в сфере судоходства и необходимости перехода к зеленому судоходству для основных участников сектора инспекции нужно будет масштабировать. Промышленность могла бы использовать более обширное, более надежное и более информативное решение.

2. Экосистема Seasam: пакет оборудования

Notilo Plus исторически специализировалась на концепции дронов с первыми функциями автоматизации и автономной системой слежения за дайверами. Опираясь на нашу способность разрабатывать сценарии автономных проверок, мы начали с разработки аппаратного решения, позволяющего легко проводить проверки корпуса.

Цель заключалась в том, чтобы предоставить им простое в использовании решение, предоставляющее надежные и высококачественные данные: локализованные изображения, устойчивые кадры, постоянное расстояние до корпуса.

Для этого наше решение Seasam состоит из дрона Seasam, навигатора Seasam, наземной станции, катушки Wi-Fi и планшета с сенсорным экраном и наше приложение — Seasam control. Его можно использовать в качестве автомобиля с дистанционным управлением после очень короткого обучения, поскольку дистанционное управление делает пилотирование интуитивно понятным. Оснащенный камерой высокого разрешения и, возможно, мощными фонарями и дополнительными датчиками (например, акустической камерой), он является идеальным инструментом для проведения проверок корпуса с более качественными данными, чем команда водолазов, без опасности и с меньшими затратами. стоимость [6].

Кроме того, использование наземной станции и Seasam Navigator, оснащенного GPS, позволяет в реальном времени определять автономное местоположение дрона Seasam относительно корпус благодаря акустической системе. Это означает, что во время проверки точное местоположение (точность: несколько метров) дрона Seasam фиксируется и связывается с данными, полученными на корпусе. Корреляция этих фрагментов данных обеспечивает полную эксплуатацию, которая будет описана позже. Дальнейшие разработки позволяют нам предложить полностью автономную проверку, основанную на реальном местоположении и контроле корпуса, чтобы обеспечить всегда оптимизацию проверки.

Благодаря этим нескольким опциям Seasam представляет собой набор оборудования, который можно адаптировать к уровню простоты, необходимому во время проверки, и к уровню точности, необходимому для отчетов о корпусе.

3. Notilo Cloud: платформа для использования всего объема собранных данных. Отчеты корпуса 

Notilo Cloud — идеальное продолжение пакета Seasam. Созданные для повышения ценности собранных данных, видео, записанные с этой позиции, легко загружаются на платформу для анализа. Действительно, мы создали четыре классификатора, обученных на наборе данных из 25 тысяч изображений, что позволило нам определить степень загрязнения для каждого изображения, оценить состояние покрытия, определить нишевые области и классифицировать изображения в соответствии с их видимостью.

Эти классификаторы представляют собой сверточные нейронные сети, для которых мы использовали трансферное обучение: это означает, что они предварительно обучены для задач классификации, и мы добавили полностью связанные слои поверх сети в чтобы адаптировать его к нашим конкретным проблемам. Затем вся сеть была снова обучена с использованием наших наборов данных, чтобы скорректировать веса и повысить точность. Такая конструкция обеспечивает точность 90% для определения состояния покрытия (рис. 1), 90% для оценки видимости (рис. 2) и 97% для идентификации ниш (рис. 3). Что касается фолов, точность ограничена 83%, но на рис. 4 мы можем видеть, что ошибки сосредоточены на соседних баллах. После дальнейшего анализа мы заметили, что эти ошибки были допущены из-за того, что границы не являются строгими, даже при оценке людьми, поскольку эксперты, которых мы включили в наш первоначальный процесс квалификации, показали отсутствие консенсуса по соответствующим критериям.