Brevet FR3127311A1 — publié le 20230324

Un modèle statistique est apte à estimer une grandeur représentative d’une puissance motrice nécessaire pour faire avancer un navire (1) en fonction d’un état d’exploitation, l’état d’exploitation étant défini au moins par une vitesse V du navire, un tirant d’eau D du navire (1) et une assiette T du navire (1). Le modèle statistique est obtenu par entraînement par une méthode d’apprentissage automatique supervisé sur un premier ensemble de données d’apprentissage. Le modèle statistique est en outre entraîné sur un deuxième ensemble de données d’apprentissage obtenu à partir de résultats de simulations d’un écoulement d’eau de mer autour de la coque (10) du navire (1) par une méthode numérique de mécanique des fluides, et ce itérativement jusqu’à ce qu’un paramètre d’écart soit inférieur à un seuil. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Estimation d’une grandeur représentative d’une puissance motrice dans un navire L’invention se rapporte à l’estimation d’une grandeur représentative d’une puissance motrice dans un navire. Arrière-plan technologique Dans le but de planifier une route d’un navire entre un point de départ et un point d’arrivée, on peut souhaiter estimer une puissance motrice nécessaire pour faire avancer le navire à une vitesse donnée, notamment dans le but de prédire la consommation de carburant du navire sur un voyage donné, et par là prédire la quantité de carburant à embarquer à bord du navire. Habituellement, une telle estimation peut être obtenue à partir d’essais de navigation en conditions réelles. Toutefois, une telle estimation peut aussi être souhaitée dans le cadre de la conception d’un navire, donc avant qu’il soit possible de réaliser des essais de navigation. Dans ce cas, il est possible de réaliser des simulations par une méthode numérique de mécanique des fluides (« Computational Fluid Dynamics » ou CFD en anglais), afin d’estimer la résistance hydrodynamique rencontrée par la coque du navire à une vitesse donnée, et par là d’estimer la puissance motrice nécessaire pour surmonter cette résistance hydrodynamique. Le document CN 110110352 A, par exemple, divulgue une méthode faisant intervenir des simulations par une méthode numérique de mécanique des fluides qui est adaptée pour cela. Toutefois, un navire est susceptible de rencontrer une très grande variété de conditions réelles d’exploitation, non seulement en termes de vitesse, mais aussi en termes de tirant d’eau et d’assiette, selon son chargement et son ballastage. Or il serait infaisable de simuler par une méthode numérique de mécanique des fluides le comportement hydrodynamique du navire dans toutes ces conditions réelles, le temps de calcul nécessaire étant trop grand, même avec des systèmes informatiques dédiés aux calculs de mécanique des fluides. Résumé Un but de la présente invention est de proposer un procédé pour obtenir un modèle statistique apte à estimer une grandeur représentative d’une puissance motrice dans un navire, avec un nombre relativement limité de simulations par une méthode numérique de mécanique des fluides, qui peuvent donc être effectuées en un temps de calcul relativement réduit. Selon un mode de réalisation, la présente invention propose un procédé de calcul mis en œuvre par ordinateur pour obtenir un modèle statistique apte à estimer une grandeur représentative d’une puissance motrice dans un navire, le procédé comprenant des étapes consistant à : - obtenir un modèle statistique par entraînement par une méthode d’apprentissage automatique supervisé sur un premier ensemble de données d’apprentissage, le modèle statistique étant apte à estimer une grandeur représentative d’une puissance motrice nécessaire pour faire avancer un navire en fonction d’un état d’exploitation, l’état d’exploitation étant défini au moins par une vitesse du navire, un tirant d’eau du navire et une assiette du navire ; a) générer un ensemble de vecteurs d’entrée, chaque vecteur d’entrée définissant un état d’exploitation distinct et distinct de toutes lesdites données d’apprentissage ; b) obtenir un ensemble de résultats de simulations, ledit ensemble de résultats de simulations étant obtenu à partir d’une pluralité de simulations, chaque simulation consistant à simuler, par une méthode numérique de mécanique des fluides, un écoulement d’eau de mer autour de la coque du navire pour un vecteur d’entrée dudit ensemble de vecteurs de données d’entrée, chaque résultat de simulation comportant une grandeur représentative d’une puissance motrice nécessaire pour faire avancer le navire dans l’état d’exploitation défini par ledit vecteur d’entrée ; c) obtenir des résultats d’estimation par le modèle statistique pour chaque vecteur d’entrée dudit ensemble de vecteurs d’entrée, chaque résultat d’estimation comportant une estimation de la grandeur représentative d’une puissance motrice nécessaire pour faire avancer le navire dans l’état d’exploitation défini par ledit vecteur d’entrée ; d) calculer un paramètre d’écart entre les résultats d’estimation et ledit ensemble de résultats de simulation ; et e) si le paramètre d’écart est supérieur à un seuil, entraîner le modèle statistique par ladite méthode d’apprentissage automatique supervisé sur un deuxième ensemble de données d’apprentissage constitué dudit ensemble de vecteurs d’entrée et dudit ensemble de résultats de simulations, et répéter les étapes a) à e). On entend par « méthode d’apprentissage automatique supervisé » (en anglais : « supervised learning ») une méthode d’apprentissage automatique (en anglais : « machine learning » ; aussi désignée en français par les appellations apprentissage artificiel ou apprentissage statistique) consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d’exemples annotés. Autrement dit, une méthode d’apprentissage automatique supervisé permet de construire un modèle apte à la prévision à partir d’une pluralité d’exemples pour lesquels la réponse à prédire est connue. Une méthode d’apprentissage automatique supervisé est typiquement mise en œuvre par ordinateur. Ainsi, dans le cadre de la présente invention, l’étape consistant à obtenir le modèle statistique est mise en œuvre par ordinateur. Le modèle statistique à entraîner dans le cadre de la présente invention est apte à estimer une grandeur représentative d’une puissance motrice nécessaire pour faire avancer un navire en fonction d’un état d’exploitation, l’état d’exploitation étant défini au moins par une vitesse du navire, un tirant d’eau du navire et une assiette du navire. Le modèle statistique est donc apte à estimer une grandeur quantitative (la grandeur représentative) à partir de plusieurs autres grandeurs quantitatives (au moins une vitesse du navire, un tirant d’eau du navire et une assiette du navire) ; ceci implique que le modèle statistique est apte à répondre à un problème de régression. Le modèle statistique est apte à estimer par le calcul une grandeur représentative d’une puissance motrice nécessaire pour faire avancer un navire en fonction d’un état d’exploitation, l’état d’exploitation étant défini au moins par une vitesse du navire, un tirant d’eau du navire et une assiette du navire, y compris pour des valeurs de ces grandeurs pour lesquelles aucune simulation par une méthode numérique de mécanique des fluides n’a été réalisée. Le modèle statistique est donc utilisable pour estimer une grandeur représentative d’une puissance motrice nécessaire pour faire avancer un navire, en conditions réelles d’utilisation sur le navire. L’estimation de la grandeur représentative peut ensuite être utilisée, par exemple, pour prédire la consommation de carburant du navire sur un voyage donné, et par là prédire la quantité de carburant à embarquer à bord du navire. Dans le procédé décrit ci-dessus, tant que le paramètre d’écart, qui représente un écart entre des résultats de simulation et des résultats d’estimation par le modèle statistique, est supérieur au seuil, le modèle statistique est entraîné sur lesdits résultats de simulation. Inversement, lorsque le paramètre d’écart devient inférieur au seuil, on peut mettre fin au procédé et ainsi ne plus réaliser de simulations. Ainsi, le modèle statistique n’est pas entraîné sur davantage de résultats de simulation qu’il n’est nécessaire. Ceci permet de limiter le nombre de simulations à effectuer, et en particulier d’effectuer sensiblement moins de simulations que dans une approche « naïve » qui consisterait à simuler le comportement hydrodynamique du navire dans toutes les conditions réelles qu’il est susceptible de rencontrer en exploitation. Compte tenu du fait que chaque simulation nécessite un temps de calcul important, même avec des systèmes informatiques dédiés aux calculs de mécanique des fluides, le procédé permet donc d’obtenir le modèle statistique souhaité en un temps de calcul relativement limité. Il est en outre à noter que toutes les étapes du procédé décrit ci-dessus sont mises en œuvre par un ordinateur. Ainsi, le procédé peut être mis en œuvre automatiquement sans intervention humaine. Ceci permet de limiter voire supprimer les incertitudes liées à l’intervention humaine qui peuvent exister dans l’étude du comportement d’un navire. Le procédé nécessite préalablement de fournir un modèle numérique de la coque du navire à utiliser pour les simulations, et éventuellement de fixer le seuil avec lequel le paramètre d’écart est comparé. Selon des modes de réalisation, le procédé peut comporter une ou plusieurs des caractéristiques suivantes. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une étape préalable de définition consistant à définir un ensemble d’états d’exploitation à considérer par le modèle statistique. Selon un mode de réalisation, dans ladite étape préalable de définition, ledit ensemble d’états d’exploitation est défini par des valeurs limites de la vitesse du navire, du tirant d’eau du navire et de l’assiette du navire, et par des incréments respectifs de la vitesse du navire, du tirant d’eau du navire et de l’assiette du navire. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend en outre, après ladite étape de définition, une étape de sélection consistant à sélectionner un sous-ensemble d’états d’exploitation dans ledit ensemble d’états d’exploitation, et le premier ensemble de données d’apprentissage est relatif audit sous-ensemble d’états d’exploitation. Selon un mode de réalisation, le premier ensemble de données d’apprentissage est obtenu partiellement ou entièrement à partir d’une pluralité de simulations, chaque simulation consistant à simuler, par une méthode numérique de mécanique des fluides, un écoulement d’eau de mer autour de la coque du navire pour un état d’exploitation dudit sous-ensemble d’états d’exploitation. Selon un mode de réalisation, l’étape de sélection est réalisée par une méthode de plan d’expérience, en particulier une méthode de plan d’expérience complètement aléatoire ou une méthode de plan d’expérience optimal. Selon un mode de réalisation, la méthode d’apprentissage automatique supervisé est une méthode de régression par processus gaussien. Une méthode de régression par processus gaussien est bien adaptée à l’entraînement du modèle statistique car elle permet de produire un modèle statistique apte à répondre à un problème de régression, pour n’importe quel jeu de données d’entrée, par entraînement à partir d’un nombre relativement limité de données. Néanmoins, il est possible de retenir d’autres méthodes d’apprentissage automatique supervisé sans pour autant sortir du cadre de la présente invention. Selon un mode de réalisation, ladite grandeur représentative est une résistance hydrodynamique rencontrée par la coque du navire ou une puissance mécanique à fournir par une machine propulsive embarquée à bord du navire. Ainsi, la grandeur représentative peut être directement interprétable par un utilisateur tel qu’un membre de l’équipage du navire, et/ou directement utilisable par un système de contrôle-commande embarqué à bord du navire. Selon un mode de réalisation, ledit tirant d’eau du navire est considéré au niveau d’une ligne perpendiculaire médiane du navire. En variante, selon un autre mode de réalisation, ledit tirant d’eau du navire est considéré au niveau d’une ligne perpendiculaire qui est espacée de ladite ligne perpendiculaire médiane du navire d’une distance prédéterminée. Selon un mode de réalisation, l’assiette du navire comprend une différence entre un tirant d’eau à l’avant du navire et un tirant d’eau à l’arrière du navire. Selon un mode de réalisation, ledit tirant d’eau à l’avant du navire est considéré au niveau de la ligne perpendiculaire avant du navire. En variante, selon un autre mode de réalisation, ledit tirant d’eau à l’avant du navire est considéré au niveau d’une ligne perpendiculaire qui est espacée de ladite ligne perpendiculaire avant du navire d’une distance prédéterminée. Selon un mode de réalisation, ledit tirant d’eau à l’arrière du navire est considéré au niveau de la ligne perpendiculaire arrière du navire. En variante, selon un autre mode de réalisation, ledit tirant d’eau à l’arrière du navire est considéré au niveau d’une ligne perpendiculaire qui est espacée de ladite ligne perpendiculaire arrière du navire d’une distance prédéterminée. Selon un mode de réalisation, la présente invention propose en outre un système de calcul comprenant : - un moyen d’entrée configuré pour recevoir des données d’entrées définissant un état d’exploitation du navire, l’état d’exploitation étant défini au moins par une vitesse du navire, un tirant d’eau du navire et une assiette du navire ; - un moyen de traitement configuré pour estimer une grandeur représentative d’une puissance motrice nécessaire pour faire avancer le navire dans ledit état d‘exploitation au moyen du modèle statistique obtenu par le procédé de calcul mis en œuvre par ordinateur précité ; et - un moyen de sortie configuré pour fournir en sortie ladite grandeur représentative d’une puissance motrice. Selon un mode de réalisation, la présente invention propose en outre un procédé mis en œuvre par ordinateur d’obtention d’une base de données, pour obtenir une base de données utilisable pour estimer une grandeur représentative d’une puissance motrice nécessaire pour faire avancer un navire, le procédé comprenant des étapes consistant à : - générer une pluralité d’états d’exploitation, l’état d’exploitation étant défini au moins par une vitesse du navire, un tirant d’eau du navire et une assiette du navire ; - pour chaque état d’exploitation ainsi généré : estimer une grandeur représentative à l’aide du modèle statistique obtenu par le procédé de calcul mis en œuvre par ordinateur selon l’un quelconque des modes de réalisation décrits ci-dessus ; et stocker dans une base de données la grandeur représentative estimée en association avec l’état d’exploitation. Bien que le modèle statistique soit apte à estimer par le calcul la grandeur représentative d’une puissance motrice nécessaire pour faire avancer un navire en fonction de l’état d’exploitation, y compris pour des états d’exploitation pour lesquels aucune simulation par une méthode numérique de mécanique des fluides n’a été réalisée, le calcul nécessaire pour ce faire peut être trop long et/ou nécessiter trop de ressources de calcul pour pouvoir être mis en œuvre à bord d’un navire. Une idée à la base du procédé décrit ci-dessus est donc d’effectuer la majorité de ces calculs à l’avance sur la base d’une pluralité d’états d’exploitation, lesquels peuvent être convenablement choisis pour couvrir la totalité d’un domaine de fonctionnement opérationnel du navire, et de stocker dans une base de données la grandeur représentative estimée de la cuve pour chacun de ces états d’exploitation en association avec l’état d’exploitation. La grandeur représentative peut alors être obtenue ou bien par simple lecture de la base de données lorsque l’état d’exploitation est présent dans la base de données, ou bien par interpolation à partir de la base de données sinon. Ceci nécessite un temps de calcul et des ressources de calcul bien moins importantes que l’estimation à partir du modèle statistique lui-même. Il en résulte que le modèle statistique lui-même n’est même plus nécessaire pour effectuer l’estimation par le modèle statistique à bord du navire, la seule base de données étant suffisante. L’estimation à partir de la base de données peut alors être effectuée par un système embarqué à bord du navire, voire même par une station au sol qui communique avec le navire, par exemple par radio ou par satellite. Selon un mode de réalisation, la présente invention propose en outre un procédé mis en œuvre par ordinateur pour estimer une grandeur représentative d’une puissance motrice dans un navire, le procédé comprenant des étapes consistant à ; - obtenir un tirant d’eau du navire et une assiette du navire ; et - obtenir une consigne de vitesse du navire ; et - estimer une grandeur représentative d’une puissance motrice nécessaire pour faire avancer le navire à partir de la consigne de vitesse du navire, du tirant d’eau du navire et de l’assiette du navire et de la base de données obtenue par le procédé décrit ci-dessus. Grâce à ce procédé, il est possible d’estimer la grandeur représentative grâce au modèle statistique entraîné préalablement sur la base de données d’essais, par le biais de la base de données. Comme on l’a mentionné ci-dessus, cette estimation nécessite un temps de calcul et des ressources de calcul bien moins importantes que l’estimation à partir du modèle statistique lui-même, et peut être effectuée par un système embarqué à bord du navire ou par une station au sol qui communique avec le navire. Selon un mode de réalisation, la présente invention propose en outre un système de gestion pour un navire, le système comprenant : - un dispositif d’évaluation d’assiette du navire apte à évaluer un tirant d’eau du navire et une assiette du navire ; - un moyen d’entrée configuré pour obtenir une consigne de vitesse du navire ; et - un moyen de traitement configuré pour estimer une grandeur représentative d’une puissance motrice nécessaire pour faire avancer le navire à partir de la consigne de vitesse du navire, du tirant d’eau du navire et de l’assiette du navire et de la base de données obtenue par le procédé décrit ci-dessus. Brève description des figures L’invention sera mieux comprise, et d'autres buts, détails, caractéristiques et avantages de celle-ci apparaîtront plus clairement au cours de la description suivante de plusieurs modes d’exécution particuliers de l’invention, donnés uniquement à titre illustratif et non limitatif, en référence aux dessins annexés. La est une vue schématique de côté en coupe d’un navire. La est un diagramme-blocs d’un système de gestion pouvant être embarqué à bord du navire de la . La est un diagramme-blocs représentant un procédé pour obtenir un modèle statistique apte à estimer une grandeur représentative d’une puissance motrice dans le navire de la . La représente schématiquement, à titre d’explication, un ensemble d’états d’exploitation à considérer par le modèle statistique. La est un diagramme-blocs représentant un procédé pour obtenir une base de données pouvant être utilisée dans le système de gestion de la . Procédé de calcul mis en œuvre par ordinateur (500) pour obtenir un modèle statistique apte à estimer une grandeur représentative d’une puissance motrice dans un navire (1), le procédé comprenant des étapes consistant à : - obtenir (504) un modèle statistique par entraînement par une méthode d’apprentissage automatique supervisé sur un premier ensemble de données d’apprentissage, le modèle statistique étant apte à estimer une grandeur représentative d’une puissance motrice nécessaire pour faire avancer un navire (1) en fonction d’un état d’exploitation (301), l’état d’exploitation étant défini au moins par une vitesse (V) du navire, un tirant d’eau (D) du navire et une assiette du navire ; a) générer (505) un ensemble de vecteurs d’entrée, chaque vecteur d’entrée définissant un état d’exploitation distinct et distinct de toutes lesdites données d’apprentissage ; b) obtenir (506) un ensemble de résultats de simulations, ledit ensemble de résultats de simulations étant obtenu à partir d’une pluralité de simulations, chaque simulation consistant à simuler, par une méthode numérique de mécanique des fluides, un écoulement d’eau de mer autour de la coque (10) du navire (1) pour un vecteur d’entrée dudit ensemble de vecteurs de données d’entrée, chaque résultat de simulation comportant une grandeur représentative d’une puissance motrice nécessaire pour faire avancer le navire (1) dans l’état d’exploitation défini par ledit vecteur d’entrée ; c) obtenir (507) des résultats d’estimation par le modèle statistique pour chaque vecteur d’entrée dudit ensemble de vecteurs d’entrée, chaque résultat d’estimation comportant une estimation de la grandeur représentative d’une puissance motrice nécessaire pour faire avancer le navire (1) dans l’état d’exploitation défini par ledit vecteur d’entrée ; d) calculer (508) un paramètre d’écart entre les résultats d’estimation et ledit ensemble de résultats de simulation ; et e) si le paramètre d’écart est supérieur à un seuil, entraîner (510) le modèle statistique par ladite méthode d’apprentissage automatique supervisé sur un deuxième ensemble de données d’apprentissage constitué dudit ensemble de vecteurs d’entrée et dudit ensemble de résultats de simulations, et répéter les étapes a) à e). Procédé de calcul mis en œuvre par ordinateur (500) selon la revendication 1, lequel procédé comprend une étape préalable de définition (501) consistant à définir un ensemble d’états d’exploitation (300) à considérer par le modèle statistique. Procédé de calcul mis en œuvre par ordinateur (500) selon la revendication 2, lequel procédé comprend en outre, après ladite étape de définition (501), une étape de sélection (502) consistant à sélectionner un sous-ensemble d’états d’exploitation dans ledit ensemble d’états d’exploitation (300), et dans lequel le premier ensemble de données d’apprentissage est relatif audit sous-ensemble d’états d’exploitation. Procédé de calcul mis en œuvre par ordinateur (500) selon la revendication 3, dans lequel le premier ensemble de données d’apprentissage est obtenu partiellement ou entièrement à partir d’une pluralité de simulations, chaque simulation consistant à simuler, par une méthode numérique de mécanique des fluides, un écoulement d’eau de mer autour de la coque (10) du navire (1) pour un état d’exploitation dudit sous-ensemble d’états d’exploitation. Procédé de calcul mis en œuvre par ordinateur (500) selon la revendication 3 ou 4, dans lequel l’étape de sélection (502) est réalisée par une méthode de plan d’expérience, en particulier une méthode de plan d’expérience complètement aléatoire ou une méthode de plan d’expérience optimal. Procédé de calcul mis en œuvre par ordinateur (500) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel la méthode d’apprentissage automatique supervisé est une méthode de régression par processus gaussien. Procédé de calcul mis en œuvre par ordinateur (500) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel ladite grandeur représentative est une résistance hydrodynamique (R) rencontrée par la coque (10) du navire (1) ou une puissance mécanique à fournir par une machine propulsive (20) embarquée à bord du navire (1). Procédé de calcul mis en œuvre par ordinateur (500) selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel ledit tirant d’eau (D) du navire (1) est considéré au niveau d’une ligne perpendiculaire médiane (PM) du navire (1), et dans lequel l’assiette du navire (1) comprend une différence entre un tirant d’eau (Tf) à l’avant du navire et un tirant d’eau (Ta) à l’arrière du navire. Procédé mis en œuvre par ordinateur (600) d’obtention d’une base de données, pour obtenir une base de données (1050) utilisable pour estimer une grandeur représentative d’une puissance motrice nécessaire pour faire avancer un navire (1), le procédé comprenant des étapes consistant à : - générer (601) une pluralité d’états d’exploitation, l’état d’exploitation étant défini au moins par une vitesse (V) du navire, un tirant d’eau (D) du navire et une assiette du navire ; - pour chaque état d’exploitation ainsi généré : estimer (602) une grandeur représentative à l’aide du modèle statistique obtenu par le procédé de calcul mis en œuvre par ordinateur (500) selon l’une quelconque des revendications 1 à 8 ; et stocker dans une base de données (1050) la grandeur représentative estimée en association avec l’état d’exploitation. Procédé mis en œuvre par ordinateur (700) pour estimer une grandeur représentative d’une puissance motrice dans un navire (1), le procédé comprenant des étapes consistant à : - obtenir (701) un tirant d’eau (D) du navire (1) et une assiette du navire ; et - obtenir (701) une consigne de vitesse (V) du navire (1) ; et - estimer (703) une grandeur représentative d’une puissance motrice nécessaire pour faire avancer le navire à partir de la consigne de vitesse (V) du navire, du tirant d’eau du navire (D) et de l’assiette du navire et de la base de données (1050) obtenue par le procédé (600) selon la revendication 9. Système de gestion (1000) pour un navire (1), le système comprenant : - un dispositif d’évaluation d’assiette du navire (1020) apte à évaluer un tirant d’eau (D) du navire (1) et une assiette du navire ; - un moyen d’entrée (1042) configuré pour obtenir une consigne de vitesse (V) du navire (1) ; et - un moyen de traitement (1010) configuré pour estimer une grandeur représentative d’une puissance motrice nécessaire pour faire avancer le navire (1) à partir de la consigne de vitesse (V) du navire, du tirant d’eau (D) du navire et de l’assiette du navire et de la base de données (1050) obtenue par le procédé (600) selon la revendication 9.