Engineering Technology Development

随着全球航运业对节能减排和绿色低碳发展的迫切需求,船舶能效优化已成为行业关注的核心议题。国际海事组织(IMO)出台的船舶能效设计指数(EEDI)、船舶能效管理计划(SEEMP)以及碳强度指标(CII)等法规,对船舶运营提出了更高的能效要求。传统基于经验或物理模型的能效优化方法在面对复杂、动态、高维的船舶运行环境时存在适应性不足、精度有限等问题。近年来,机器学习技术凭借其强大的数据驱动建模、非线性拟合与自适应学习能力,在船舶能效优化领域展现出巨大潜力。本文系统梳理了船舶能效影响因素与评价体系,深入探讨了机器学习在船舶能效建模、航速优化、航线规划、主机负荷分配及综合能效管理系统中的关键技术与应用路径。通过构建基于集成学习与深度学习的能效预测模型,并结合强化学习实现动态航速决策,本文提出了一套面向实际应用的智能船舶能效优化框架。最后,结合案例分析,验证了所提方法的有效性与可行性,并对未来研究方向进行了展望。研究表明,机器学习技术能够显著提升船舶能效管理水平,为实现绿色智能航运提供有力支撑。