近年海洋船舶研究-中国船舶网

绿色与低碳化：绝对的核心主题

这是当前船舶研究中最受关注、投入最大的领域，主要目标是减少甚至消除航运业的温室气体和污染物排放。

新型清洁能源动力系统：

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氨燃料： 被视为最具潜力的“零碳”燃料之一，研究重点包括：
- 发动机技术： 开发能够安全、高效燃烧氨燃料的二冲程和四冲程低速/中速发动机。
- 燃料供应系统： 设计适用于-33℃液氨或常温高压/低温氨的储存、输送和喷射系统，确保安全。
- 安全与规范： 研究氨的泄漏检测、消防、防护技术，并推动国际海事组织等机构制定相关规范。
甲醇燃料： 既是现成的过渡燃料，也是未来的零碳燃料（当使用绿色甲醇时），研究热点包括：
- 双燃料发动机： 优化甲醇/柴油双燃料发动机的性能和可靠性。
- 燃料供应与处理： 解决甲醇的低温脆性、对材料的腐蚀性等问题。
- 排放控制： 研究甲醇燃烧产生的甲醛等未完全氧化产物的处理技术。
氢燃料： 真正的终极清洁能源，但挑战巨大。
- 储运技术： 研究高压气态、液态、有机液态或固态储氢技术在船舶上的应用可行性。
- 燃料电池： 开发大功率、长寿命的船用氢燃料电池系统，并与电池系统混合，作为船舶的主动力或辅助动力。
- 安全性： 氢气的高易燃易爆性对船舶设计和安全提出了极高要求。
液化天然气： 作为一种过渡性清洁燃料，研究重点在于如何进一步降低甲烷逃逸（甲烷 slip），即发动机未燃烧而直接排入大气的甲烷，其温室效应是二氧化碳的数十倍。

节能减排技术与优化设计：

空气润滑系统： 在船底注入气泡，形成一层“空气膜”，从而显著减少船舶与水的摩擦阻力，研究重点在于气泡的生成、维持和分布的最优化设计。
风力辅助推进：
- 硬帆： 如“Wind Challenger”项目，研究可伸缩的硬帆如何有效利用风能。
- 风筝/风筝帆： 研究利用高空稳定风力的大型风筝系统。
- 旋筒帆： 利用 Magnus 效应产生侧向推力。
高效线型设计： 结合计算流体力学和人工智能，优化船舶的船体线型，降低兴波阻力和粘压阻力，尤其是在部分载荷和低航速工况下。

碳捕集与封存：

船载碳捕集： 研究直接在船上捕获主机和辅机排放的CO₂，并进行液化储存，到港后卸载，技术难点在于系统的体积、重量、能耗和成本。
绿色/蓝色燃料合成： 研究利用船舶捕获的CO₂，结合绿电（电解水制氢），在港口或海上平台合成电、氨、甲醇等“电燃料”，实现航运的碳中和闭环。

智能化与数字化：提升效率与安全性

数字技术正在深刻改变船舶的设计、建造、运营和维护全生命周期。

智能船舶与自主航行：

（图片来源网络，侵删）

自主航行等级： 国际海事协会已定义了L0（完全人工）到L4（完全自主）的等级，当前研究主要集中在L2（特定任务远程操控）和L3（有限场景自主航行）。
- 感知与融合： 研究雷达、激光雷达、摄像头、AIS、红外传感器等多源信息的智能融合算法，实现对周围环境的360度无死角感知。
- 决策与控制： 开发基于人工智能的路径规划、避碰决策和自动控制系统，使其能遵守《国际海上避碰规则》并应对复杂海况。
- 远程操控中心： 建立岸基的远程操控中心，实现对无人或半无人船舶的监控、指令下达和应急接管。
数字孪生：
- 全生命周期管理： 为船舶创建一个与实体完全对应的虚拟模型，在设计阶段进行仿真优化，在建造阶段进行进度和质量监控，在运营阶段进行状态监测、预测性维护和能效管理，在退役阶段进行拆解规划。

大数据与人工智能应用：

预测性维护： 通过分析来自船舶传感器（如振动、温度、油液）的海量数据，AI模型可以预测设备（如主机、发电机、泵）的剩余使用寿命，提前安排维修，避免非计划停机。
航线与能效优化： 综合考虑气象、水文、船况、燃油价格、港口拥堵等多种因素，AI算法可以为船舶规划出最经济、最环保或最快航线。
智能机舱： 利用AI对机舱的运行状态进行实时监控、故障诊断和智能报警，实现机舱的无人或少人值守。