Otimização de viagem em tempo real para conformidade CII: notas do programa SOOS

• ·A Estratégia GEE da IMO de 2023 (MEPC.377(80)) tem como meta uma redução absoluta de cerca de 30% das emissões do shipping até 2030. Para uma frota existente, retrofits de hardware permitem 5 a 15% (DnV 2022); o resto tem de vir do modo como o navio é operado.
• ·O SOOS não é uma aplicação de routing. É um stack acoplado de hidrodinâmica + otimização: resistência CFD em água calma, cargas de vento semi-empíricas, resistência adicionada em ondas de Salvesen-1978, trim através do centro de gravidade, e uma camada de Vectorized Simulated Annealing sobre a geometria da rota.
• ·"Tempo real" significa segundos, não minutos — o modelo tem de re-planear à medida que as previsões são atualizadas e à medida que o consumo de combustível desloca o centro de gravidade. Pré-computamos a física cara offline e re-utilizamos as superfícies dentro do otimizador.
• ·Num porta-contentores geared de 712 TEU em condições atlânticas sintéticas, o SOOS convergiu em menos de 100 epochs e poupou 8 a 9% do combustível de viagem face à rota direta da grande circunferência. Com um obstáculo inserido na grelha, a poupança manteve-se em cerca de 8%.
• ·Combustível poupado é emissões poupadas. Para um porta-contentores regulado pelo CII, os mesmos 8 a 9% são a diferença entre permanecer dentro da banda operacional e entrar em território de plano de ação corretiva.

Porque a meta IMO 2030 é um problema operacional, não um problema de hardware

A Estratégia GEE da IMO de 2023 (Resolução MEPC.377(80)) compromete o sector marítimo a uma redução absoluta de aproximadamente 30% das emissões well-to-wake até 2030, face aos níveis de 2008. A frota internacional emite hoje cerca de 681 megatoneladas de CO2 por ano. Retrofits de hardware — revestimentos, ajustes à forma do casco, polimento de hélice — rendem 5 a 15% por navio. As medidas operacionais têm de fechar o resto do gap.

A aritmética é implacável para um porta-contentores existente. O Maritime Forecast da DnV de 2022 colocou o envelope hidrodinâmico por navio em 5 a 15%, e o envelope operacional (gestão de velocidade, planeamento de frota, weather routing — o que a DnV chama logística e digitalização) em mais de 20%. Um navio novo pode ser desenhado para a nova banda; um porta-contentores da década de 2010 não pode. O seu operador tem de encontrar os pontos percentuais em falta no modo como o navio é operado, não no modo como foi construído. É essa a condição de fronteira contra a qual escrevemos o SOOS. Junte-se a isto o contexto macro — preços do bunker mantidos altos pela guerra na Ucrânia e pelas perturbações no shipping do Médio Oriente, e o World Shipping Council a reportar mais de 3.113 contentores perdidos no mar entre 2020 e 2021 — e o caso operacional deixa de ser académico. Viagens mais seguras também consomem menos combustível.

O que "tempo real" exige verdadeiramente do modelo

Um otimizador de viagem em tempo real tem de calcular quatro coisas mais rapidamente do que uma previsão é atualizada: a potência em água calma necessária a qualquer velocidade e trim, as cargas de vento na projeção acima da linha de água, a resistência adicionada que o estado do mar está a impor ao casco, e a resposta do centro de gravidade à medida que combustível e ballast se movimentam pelo navio.

A versão honesta é que nenhum destes cálculos pode ser feito em tempo real a partir de princípios físicos no computador da ponte. CFD num porta-contentores em ondas leva horas por caso, na melhor das hipóteses. Por isso a arquitetura é o inverso: pré-computa-se a física cara offline em alta fidelidade, destila-se essa física num pequeno conjunto de coeficientes e superfícies de lookup, e o otimizador consulta essas superfícies dentro do seu loop interno. O custo a bordo colapsa para interpolação mais a otimização propriamente dita. Onde o SOOS justifica o seu valor é ao ser honesto sobre quais simplificações se mantêm sob previsões operacionais e quais não — razão pela qual o artigo metodológico no IMDC 2024 é metade sobre as simplificações, e o artigo de sistemas no ICCAS / RINA, mais tarde no mesmo ano, é sobre os casos em que as simplificações falham.

Os quatro ingredientes hidrodinâmicos

Cada camada do stack tem o seu próprio histórico de validação e o seu próprio compromisso custo-precisão. Escolhemo-las com base no que dá melhor sinal por segundo de computação num porta-contentores de 120 metros.

Resistência em água calma a partir de CFD, não de regressão

Para o caso dos 712 TEU, corremos a resistência em água calma no Simerics MP — um solver RANS com template marítimo — varrendo um intervalo de velocidades ao trim de design de 0,2° à popa. O output foi ajustado como um polinómio de terceiro grau na velocidade, forçado a passar pela origem, e convertido em potência através de um coeficiente propulsivo de 0,656 derivado da mesma campanha.

A razão prática para se ir até CFD em vez de uma regressão tipo Holtrop-Mennen é que essas regressões foram calibradas em famílias de cascos que já não representam a população moderna de porta-contentores. O ganho de precisão importa porque cada camada a jusante — vento, ondas, trim — é uma perturbação sobre o número da água calma, e uma baseline errada propaga-se a tudo o resto. O custo é uma campanha CFD por navio, por condição de carga que as operações usam efetivamente, corrida uma vez. É uma fatura única que o armador paga em troca de uma curva de potência defensável.

Cargas de vento, semi-empíricas em primeiro lugar

As cargas de vento vêm da família de formulações semi-empíricas de Isherwood (1972), Gould (1982) e Blendermann (1994), aplicadas às áreas projetadas lateral e transversal acima da linha de água. Na maioria dos tipos de navio, a contribuição do vento ronda os 2% da resistência total. Num porta-contentores empilhado seis-em-seis acima do convés — onde aproximadamente 60% das caixas estão acima do convés principal — pode chegar aos 10%.

Optamos pela rota semi-empírica por duas razões. Primeira, a dependência da direção está bem caracterizada na tradição Isherwood-Gould-Blendermann, o que torna o lookup pequeno e estável. Segunda, o sinal de resistência ao vento é dominado pela área projetada, e a área projetada é conhecida exatamente a partir da condição de carga. CFD pode fazer melhor — já o corremos e dizemo-lo no artigo — mas o ganho marginal raramente justifica o custo marginal num navio cuja incerteza dominante é o próprio vento previsto, não o coeficiente de carga. Quando a incerteza dominante está noutro sítio, é nesse sítio que se gasta o budget de CFD.

Resistência adicionada em ondas: Salvesen-1978 sobre Gerritsma-Beukelman

A resistência adicionada em ondas irregulares é calculada com a formulação de Salvesen (1978) construída sobre a strip theory close-fit de Frank, com uma correção para ondas curtas. Comparámo-la com Gerritsma-Beukelman (1979); ambas concordam em ondas de proa, mas Gerritsma-Beukelman desvia em ondas de quartel de uma forma que a nossa experiência no mar diz estar errada, pelo que usamos Salvesen.

Para colocar um número: para o caso dos 712 TEU à velocidade máxima (número de Froude 0,26), enfrentando o trem atlântico estatisticamente mais frequente (altura significativa de onda de 1,25 metros, período de pico de 9 segundos, ondas de proa), Salvesen devolve uma resistência adicionada de 13,42 quilonewtons. Isto representa 1,7% da resistência total, ou 2,9% da resistência residual. Pequeno em condições calmas; em condições de tempestade, domina. As funções de transferência da strip theory são pré-computadas em direção e frequência e consultadas dentro do otimizador. A perda de velocidade em ondas sai do mesmo lookup, pelo que não sobre-prevemos a velocidade que o motor consegue manter.

Trim e o centro de gravidade em movimento

O trim é a alavanca disponível mais barata. Pequenas variações no centro de gravidade longitudinal movimentam o trim dinâmico em décimos de grau e recuperam quilowatts mensuráveis na hélice. O SOOS segue o centro de gravidade instantâneo a partir dos pesos discretos a bordo — combustível, ballast, carga, tripulação — e calcula a correção de trim necessária através do momento unitário para variar trim.

O ponto de calcular isto em tempo real é que o operador não sabe, na verdade, o centro de gravidade num dado momento. O livro de estabilidade da condição de partida é uma fotografia. Horas mais tarde, foi queimado combustível dos tanques de ré, o ballast foi ajustado, e o trim deixou de ser ótimo. O SOOS recalcula o trim ótimo contra a carga atual e propõe uma transferência de ballast quando o ganho justifica o custo operacional. No caso dos 712 TEU o trim ideal foi de 0,2° à popa — o mesmo valor usado na campanha CFD em água calma — mas o facto mais interessante é que este número muda ao longo da viagem.

Porque o simulated annealing é a camada de routing certa

O espaço de procura da geometria da rota — encontrar a sequência de waypoints que minimiza o consumo de combustível entre dois portos sob um campo meteoceanográfico previsto, respeitando exclusões de terra e de tráfego — é não-convexo, tem fronteiras rígidas e não é diferenciável através dessas fronteiras. O simulated annealing tolera as três coisas. Usamos uma variante vectorizada adaptada de Maurício e Moreira (2022), originalmente desenvolvida para routing de veleiros sob campos de vento não uniformes.

A mecânica é prosaica. O SOOS representa uma rota como uma cadeia de N − 1 waypoints entre origem e destino. Gera uma população de 200 rotas candidatas com posições aleatórias dos waypoints, avalia o consumo de combustível para cada uma integrando a taxa de consumo ao longo do leg, retém a melhor metade, perturba-as com um ruído espacial cuja amplitude decai exponencialmente ao longo dos epochs, e repete. O programa de decaimento é o análogo da temperatura no annealing clássico. A vetorização significa que o passo de perturbar-e-avaliar corre em paralelo sobre toda a população em hardware comum. No caso publicado limitámos a 750 epochs, mas o otimizador convergiu em menos de 100 — que é a propriedade que se quer, porque o operador na ponte não vai esperar por 750. A heurística de cinco passos está descrita por completo no artigo IMDC 2024; a parte relevante para um operador é que não há hiperparâmetros que tenha de afinar.

O caso dos 712 TEU — e o que 8 a 9% significa realmente

Num campo Atlântico sintético — vento uniforme de 23 nós de Oeste, corrente uniforme de 2,14 nós para Oeste, vagas regulares de Oeste com 1,25 m / 10 s, dois portos a cerca de 215 km de distância — o SOOS encaminhou o porta-contentores geared de 712 TEU para 3,99 kg de combustível contra 4,31 kg na rota direta da grande circunferência. A poupança foi de 8 a 9%.

A versão mais difícil do mesmo caso teve-nos a inserir uma "ilha" exatamente no sítio onde a rota ótima queria passar. O otimizador desviou-se à volta dela e ainda assim ficou em 3,97 kg — uma poupança de 8%. Era essa a propriedade que nos interessava: a poupança não é um artefacto frágil de uma superfície de custo amigável. É robusta ao tipo de restrição geográfica que uma viagem real efetivamente tem — um corredor marítimo, uma zona de exclusão de pesca, um waypoint imposto pelo afretador. Multiplique 8% pela fatura anual de bunker de uma frota e o número deixa de ser uma curiosidade. Para um porta-contentores médio numa rota Mediterrâneo-Atlântico, uma poupança de 8% por viagem compõe-se em sete dígitos de combustível evitado por ano, e altera o rating CII desse mesmo navio o suficiente para fazer diferença na próxima inspeção do estado do porto.

O que ainda não estamos a afirmar

Estes resultados são preliminares. O ambiente é sintético, não um hindcast. O otimizador não foi validado contra dados de provas de mar do navio do caso de estudo. O acoplamento ao tanque anti-rolling descrito na introdução do artigo IMDC 2024 ainda não está integrado no otimizador. E o modelo assume que o rumo da embarcação é igual ao curso sobre o solo, o que é conservador em corrente mas errado em mau tempo.

O artigo companheiro do ICCAS / RINA, mais tarde em 2024, dá o passo seguinte: corre o mesmo stack SOOS contra um campo meteoceanográfico de caso real proveniente do modelo hidrodinâmico de grande circulação MOHID, e contra um refit de porta-contentores que converte um tanque anti-heeling existente num tanque anti-rolling do tipo U. É nesse artigo que vive a história ao nível dos sistemas — acoplar a camada de routing ao hardware de estabilização de roll a bordo, e perguntar se um navio que é mais confortável a uma dada velocidade é também um navio que opera a velocidades mais próximas do seu ótimo hidrodinâmico. O próximo marco é a campanha de validação no mar. Até estar feita, continuaremos a dizer "a simulação diz 8 a 9%" em vez de "poupamos 8 a 9%". Não são a mesma frase.

Porque isto importa para além de um porta-contentores

A otimização de viagem é uma alavanca de descarbonização genérica. Qualquer navio que seja grande, rápido, e que opere contra um campo meteoceanográfico previsível — porta-contentores, RoRos, ferries, OSVs em deslocações longas — tem a mesma aritmética disponível. Os quatro ingredientes físicos são os mesmos; só os coeficientes e a superfície de custo do otimizador é que mudam.

Retrofits de hardware rendem 5 a 15%. Medidas operacionais, bem feitas, podem render mais de 20%. Para uma frota existente sob a meta IMO 2030, "bem feitas" deixa de ser opcional — e é maioritariamente software.

O problema mais difícil, e aquele em que tencionamos continuar a trabalhar, é a integração. Uma ferramenta de weather routing que vive numa janela separada da consola da casa das máquinas, ou que pede ao oficial de ponte para escrever previsões numa folha de cálculo, não vai sobreviver à segunda semana de viagem. O SOOS está a ser construído para que as curvas de água calma, as respostas em ondas, as cargas de vento e a camada de routing sejam um único stack com uma única interface, e para que o operador possa confiar num único número no ecrã. Se acertámos nisso, é para isso que servem as provas de mar.

Perguntas frequentes

O que é o Carbon Intensity Indicator (CII)?

O CII é uma métrica operacional da IMO, em vigor desde janeiro de 2023, que classifica as emissões anuais de carbono de um navio por unidade de trabalho de transporte — gramas de CO2 por tonelada-milha. Cada navio recebe uma classificação por letra de A a E. Três classificações C consecutivas, ou um único E, exigem um plano de ação corretiva submetido ao Estado de bandeira.

Em que é que o SOOS difere de um serviço comercial de weather routing?

Os serviços comerciais tipicamente otimizam sobre um modelo de navio caixa-negra ajustado a dados operacionais. O SOOS otimiza sobre um modelo hidrodinâmico aberto ajustado a partir de CFD e strip theory no navio efetivo. A diferença importa quando a condição de carga ou o trim saem do envelope operacional sobre o qual a caixa-negra foi ajustada — exatamente quando aparecem as maiores oportunidades de poupança de combustível.

Quanto combustível pode a otimização de viagem realisticamente poupar?

No caso Atlântico sintético do nosso artigo IMDC 2024, a poupança foi de 8 a 9% face à rota direta da grande circunferência. O outlook da DnV de 2022 coloca o limite superior das medidas operacionais em mais de 20% no conjunto de gestão de velocidade, planeamento de frota e weather routing. Os ganhos por viagem ficarão algures dentro dessa banda, dependendo da rota, da estação e do tipo de navio.

Esta abordagem é só para porta-contentores?

Não. Testámos o SOOS num porta-contentores geared de 712 TEU porque os porta-contentores são os maiores produtores de emissões por milha náutica na frota mundial, mas os quatro ingredientes físicos — resistência em água calma, cargas de vento, resistência adicionada em ondas, resposta de trim — são genéricos. Tankers, bulkers, RoRos e ferries têm cada um os seus próprios conjuntos de coeficientes mas a mesma arquitetura de modelo.

Quando estará disponível a validação por provas de mar?

A campanha de validação está planeada para a próxima fase do programa SOOS, em coordenação com o operador do navio do caso de estudo. O artigo companheiro do ICCAS / RINA 2024 estabelece o framework para a campanha. Até as provas estarem completas, descrevemos o SOOS como um estudo metodológico e não como uma afirmação operacional.