論文の概要: Data Fusion and Machine Learning for Ship Fuel Consumption Modelling -- A Case of Bulk Carrier Vessel

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11750v1
• Date: Mon, 15 Sep 2025 10:01:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.227355
• Title: Data Fusion and Machine Learning for Ship Fuel Consumption Modelling -- A Case of Bulk Carrier Vessel
• Title（参考訳）: 船舶燃料消費モデルのためのデータフュージョンと機械学習 -バルク船の場合-
• Authors: Abdella Mohamed, Xiangyu Hu, Christian Hendricks,
• Abstract要約: エネルギー効率操作指標(EEOI)のような主要な性能指標は、燃料効率に重点を置いている。 これらのアプローチの理論的基礎は、帆走速度、変位、トリム、気候、および海の状態の関数として、燃料消費の正確な予測にある。 本研究は,コペルニクス海洋環境モニタリングサービス (CMEMS) の気象観測データを19パラメータ,欧州中距離気象予報センター (ECMWF) を61パラメータで統合した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7603018443428445
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There is an increasing push for operational measures to reduce ships' bunker fuel consumption and carbon emissions, driven by the International Maritime Organization (IMO) mandates. Key performance indicators such as the Energy Efficiency Operational Indicator (EEOI) focus on fuel efficiency. Strategies like trim optimization, virtual arrival, and green routing have emerged. The theoretical basis for these approaches lies in accurate prediction of fuel consumption as a function of sailing speed, displacement, trim, climate, and sea state. This study utilized 296 voyage reports from a bulk carrier vessel over one year (November 16, 2021 to November 21, 2022) and 28 parameters, integrating hydrometeorological big data from the Copernicus Marine Environment Monitoring Service (CMEMS) with 19 parameters and the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) with 61 parameters. The objective was to evaluate whether fusing external public data sources enhances modeling accuracy and to highlight the most influential parameters affecting fuel consumption. The results reveal a strong potential for machine learning techniques to predict ship fuel consumption accurately by combining voyage reports with climate and sea data. However, validation on similar classes of vessels remains necessary to confirm generalizability.
• Abstract（参考訳）: 国際海事機関(IMO)の指令により、船舶のバンカー燃料消費と二酸化炭素排出量を減らすための運用措置が推進されている。 エネルギー効率操作指標(EEOI)のような主要な性能指標は、燃料効率に重点を置いている。 トリム最適化、仮想到着、グリーンルーティングといった戦略が生まれている。 これらのアプローチの理論的基礎は、帆走速度、変位、トリム、気候、および海の状態の関数として、燃料消費の正確な予測にある。 本研究は,コペルニクス海洋環境モニタリングサービス (CMEMS) の気象観測データを19パラメータ,欧州中距離気象予報センター (ECMWF) を61パラメータで統合した。 本研究の目的は,外部公開データソースの融合がモデリング精度を高めるか否かを評価し,燃料消費に影響を与える最も影響のあるパラメータを明らかにすることである。 その結果, 航海報告と気候, 海洋データを組み合わせることで, 船舶の燃費を正確に予測する機械学習技術の可能性が示唆された。 しかし、同様の容器のクラスに対する検証は、一般化可能性を確認するために依然として必要である。

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