Norske supply-skip (PSV) har i en årrekke fraktet mat, utstyr og materialer til olje- og gassplattformer på norsk sokkel. Jo mindre bølger et skrog lager når det slepes gjennom vannet, jo mindre drivstoff trenger båten. Det fører til mindre utslipp og lavere utgifter som båteier.
Forskere hos SINTEF Ocean i Trondheim kombinerer data fra utallige forsøk i Slepetanken med nye metoder innen dataanalyse og kunstig intelligens. Det gjør det mulig å estimere skrogmostanden til PSVer raskere og mer presist.
Henning Borgen, CTO i Sirius Design & Integration og partner i ZeroLog -prosjektet, er fornøyd med utviklingen av verktøyet.
- Denne typen verktøy er knyttet til vår kjernevirksomhet og gjør det mulig for oss å utføre raskere og mer presise beregninger. For oss er utviklingen av slike nyttige verktøy for bruk i industrien hovedmotivasjonen for å bli med i forskningsprosjekter, sier Borgen.
En modell som blir stadig bedre
En fordel med data-drevne modeller er at modellen enkelt kan oppdateres etter hvert som flere fartøy testes og nye resultatet blir tilgjengelige.
- Metoden kommer til å bli bedre og bedre jo mer data vi får inn. Til nå er metoden kun brukt for å estimere motstand for PSVer, men planen er å utvide med andre verktøy også, sier forsker Endre Sandvik.
Sammen med forskerkollegaene Thor Albrektsen og Øyvind Rabliås i SINTEF, har Sandvik gjennom prosjektet ZeroLog hatt som mål å utvikle fremtidens PSV-konsepter.
- Den nye metoden gjør det mulig for oss og designere i industrien å teste mange ulike skrogformer, og samtidig vurdere hvordan de påvirker motstand og energieffektivitet, sier Albrektsen.
Trioen mener at potensialet er stort ved bruk av resultater fra tester og kunstig intelligens og at det vil utvikles nye metoder til bruk i maritim industri fremover. Denne metodikken kan også gjenbrukes for å utvikle nye metoder for andre skipstyper.
Et hav av data
SINTEF Ocean har gjennom mange år testet de fleste skipstyper i sine basseng. Alle resultatene fra disse testene er nå samlet i en database som kan brukes i nye modeller.
- Vi har startet med data fra motstandstester i stille vann, men ønsker også å utvide med data fra manøver- og bølgetester, sier Rabliås.
Dataene maritim industri får tilgang til når de tester i bassengene er avgjørende for dem, både når det gjelder design og verifikasjon av ytelse før bygging. Nå får disse dataene ny verdi når de samlet danner grunnlag for nye metoder for skipsdesign.
Det finnes allerede en rekke modeller som beregner motstand på skip basert på målinger og data. Men de eksisterende metodene er stort sett beregnet på tradisjonelle handelsskip. Den maritime næringen i Norge jobber i stor grad med spesialfartøyer, som for eksempel PSVer. På dem fungerer metodene mye dårligere.
- Derfor tror vi den nyutviklede metoden vil bli et fint tilskudd i mer nøyaktige estimater for stillevannsmotstand på offshorefartøy i en tidlig fase av prosjektet, sier Rabliås.
Selv om det er verktøy tilgjengelig som bruker numeriske strømningsberegninger (CFD), altså datamodeller som viser hvordan vann beveger seg rundt skrog, som kan beregne stillemotstand nøyaktig, er disse metodene fortsatt tidkrevende. Det er derfor et behov for enklere metoder som kan brukes i en tidlig fase, eller for å kobles på en optimeringsrutine.
De nye modellene, som gjør det mulig å forske på energieffektiv skipsdesign, blir tilgjengelige for maritim industri som nye verktøy i programvaren ShipX.
