ВКР Защита Автоматизация Судового Оборудования

1.

Модернизация системы
технической эксплуатации
судового РЭО
Интеграция автоматизированных систем контроля
выбросов
с технологиями CBM и IoT
Выпускная квалификационная работа
Факультет навигации и связи
Кафедра автоматики и вычислительной
техники

2.

Актуальность проблемы
Ужесточение требований ИМО MARPOL Annex VI по выбросам SO₂, NOₓ, PM
Зоны контроля выбросов (ECA): S ≤ 0,10%, NOₓ Tier III на -80%
Штрафы за несоответствие: до 100 000+ USD за нарушение
Традиционное ТОиР неэффективно: избыток обслуживания или отказы оборудования

3.

Цель и основные задачи ВКР
Цель: Модернизация системы ТЭ судового РЭО на основе интеграции САКВ с CBM, IoT и
облачными платформами
Разработка архитектуры автоматизированной системы мониторинга выбросов
Интеграция датчиков и протоколов взаимодействия (NMEA, Modbus, MQTT)
Разработка облачной платформы анализа больших данных
Применение алгоритмов ML для предиктивного обслуживания
Экономическое обоснование внедрения системы

4.

Требования ИМО и стандарты
Стандарты выбросов
• ISO 8178 (двигатели)
• ISO 12039 (стационарные)
• ISO 27001 (безопасность)
• IEC 61508 (автоматизация)
Регулирование ИМО
• MARPOL Annex VI
• Tier I, II, III нормы
• Зоны ECA (Северное море)
• CEMS непрерывный контроль

5.

Архитектура автоматизированной системы
Уровень 1: Датчики SO₂, NOₓ, CO₂, PM
Уровень 2: Газоанализаторы FTIR, NDIR
Уровень 3: ПЛК, обработка данных
Уровень 4: IoT (MQTT, 4G/5G, спутник)
Уровень 5: Облачная платформа, BigData, ML

6.

Основные компоненты САКВ
Измерение
Подогреваемые зонды (180°C), пробоподготовка, система фильтрации, автокалибровка
Обработка
Микропроцессорные ПЛК, расчёты выбросов, хранение данных (от 1 сек до 1 года)
Передача
4G/5G, спутник, IoT-протоколы MQTT, CoAP, интеграция с AIS

7.

Система CBM: от плана к состоянию
Традиционный ППР: Обслуживание по графику = избыток или отказы
CBM подход: Обслуживание только когда нужно
Параметры мониторинга:
Вибрация, температура, выбросы газов, анализ масла, расход топлива
20-25%
Экономия на ТОиР
30-50% снижение простоев

8.

Облачная платформа и Machine Learning
Сбор данных от множества судов в реальном времени
Хранилище больших данных (SQL, NoSQL, Data Lakes)
Алгоритмы ML: нейронные сети LSTM, случайный лес, SVM
Предиктивная аналитика: прогноз отказов за 100+ часов
Оптимизация режимов работы, снижение расхода топлива на 5-10%

9.

Стандартные протоколы интеграции
Морская коммуникация
NMEA 0183, NMEA 2000 (CAN шина), интеграция с AIS
Промышленные
Modbus RTU/TCP, Profibus, Ethernet/IP, IEC 61850
IoT облако
MQTT QoS, CoAP, 4G/5G, спутниковая связь VSAT

10.

Датчики контроля выбросов

11.

Стандартизация: система SFI
Ship Function Identification — иерархическая система кодирования оборудования
Пример: 601.001.001
601
.001
.001
Главный двигатель
Цилиндр 1
Поршень
Обеспечивает совместимость систем управления ТОиР от разных производителей

12.

Экономический анализ: ROI на 1-2 года
Капитальные затраты:
САКВ: 50-200 тыс.$
IoT датчики: 20-100 тыс.$
Платформа ПО: 50-200 тыс.$
Всего: ~200 тыс.$
Годовая экономия:
ТОиР -20-25%: 100 тыс.$
Простои -30-50%: 150 тыс.$
Топливо -5-10%: 50 тыс.$
Всего: 250-500 тыс.$
Окупаемость: 6-12 месяцев

13.

Результаты и внедрение
Полная архитектура и прототип системы мониторинга выбросов
Интеграция датчиков и протоколов NMEA, Modbus, MQTT, IoT
Облачная платформа для анализа данных в реальном времени
Модели ML для предиктивного обслуживания и прогноза отказов
Полное соответствие требованиям ИМО MARPOL и классификационных обществ
Документация, регламенты и рекомендации по внедрению

14.

Перспективы развития
Автономные системы принятия решений на базе AI и RL
Интеграция с системами автоматического управления судном (MASS)
Цифровые двойники (Digital Twins) судовых систем
Блокчейн для неизменяемости данных о выбросах и тех. состоянии
Гибридные и альтернативные источники энергии (СПГ, водород, батареи)
Интеграция с портовыми системами экологического контроля

15.

Выводы
Интеграция САКВ, CBM и IoT решает критические проблемы морской отрасли
Соответствие экологическим нормам ИМО обеспечивается автоматизацией
Снижение затрат на 20-25%, простоев на 30-50%, окупаемость 6-12 месяцев
Стандартизация (SFI, NMEA, Modbus, MQTT) обеспечивает совместимость
Применение ML и BigData открывает новые возможности для оптимизации

16.

Спасибо за внимание!
Вопросы и обсуждение
Модернизация системы технической эксплуатации судового РЭО
на основе автоматизированных систем контроля выбросов с применением CBM и
IoT