Monohakobi Techno Forum 2023

機械学習による波浪中リアルタイム船体運動予測
2023年12月4日

株式会社MTI シンガポール支店
小川 大智

目的

Monohakobi Techno Forum 2023

船体動揺予測により海上作業の安全性向上• 海上作業において波浪による船体(浮体)動揺の予測は重要• 安全性を高めていくために、作業時にリアルタイムに船体動揺を予測する技術の開発が求められている• シンガポール海洋系研究機関TCOMS(Technology Centre for Offshore and Marine, Singapore)との共同研究© 2023. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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海上作業における安全性担保の為、数十秒後～数分後の船体動揺を予測できるような技術開発を目指す。
近未来の船体動揺を予測するためには時間領域での解析が必要だが、この部分に関する検討は少ない。

波情報

船体動揺(周波数領域)

数十秒～数分後の船体動揺(時間領域)

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船体動揺(周波数領域)

波情報

数分後の各計測点
波予測

各計測点の波高データ（時系列）?

数十秒～数分後の船体動揺(時間領域)

AI

活用する既存技術© 2023. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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波情報

船体動揺(周波数領域)

数十秒～数分後の船体動揺(時間領域)

各計測点の波高データ（時系列）AI

直接機械学習技術で予測する

周囲の時系列波高データから、機械学習で船体動揺を直接予測できるかを検討
MTIで情報のある大型船・シミュレーション環境上での検証から始める© 2023. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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大型船の３次元モデル作成

船図面

シミュレーション
環境Ship TypeContainer

Length~350m

Breadth~50m

Draft~14mBlock Coefficient~0.6

Metacentric Height~2.3m

シミュレーション環境WASIM(時間領域)上で大型コンテナ船モデルを作成© 2023. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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シミュレーション環境上での動揺データ収集
波高・動揺データ(1データにつき計84点)
６DOF船体動揺
波高 (計78点)(計６点)
シミュレーション
環境

計算モデル

波データ
（時系列）

動揺データ

周囲の仮想計測点(78点)の時系列波高データ(Surge-Sway, Heave-Pitch, Yaw-Roll)

5000秒, 2Hz (計1万点)での動揺シミュレーション
JONSWAP308の波浪条件(4種有義波高、11種波向、7種peak period)
計約300万点の波高・動揺データを作成

シミュレーション環境上で5,000秒間大型船を揺らし、周囲の波高と船体動揺データを収集© 2023. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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機械学習・予測手法
入力データ (100s)(78+6)点*2Hz*100s=16,800点

船体動揺予測 (30s)
2点*2Hz*30s=120点

AI

評価

Surge-Sway, Heave-Pitch, Yaw-Rollの2自由度ずつ予測

入力データ
波データ

AIによる予測船体動揺データ

周囲の仮想計測点(78点)の時系列波高データ

Input(100s)

Output(30s)

Model Architecture

時系列６DOF船体動揺(Surge-Sway, Heave-Pitch, Yaw-Roll)© 2023. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

Layer
Flatten
Dense
Dense
Dense
Reshape

Activation
ReLu
ReLu
Linear-Output Shape(None, 16800)(None, 1024)(None, 512)
(None, 120)
(None, 60, 2)# Parameters017204224
52480061560
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機械学習に用いた波浪データ
Training / Validationデータ
JONSWAP
計308の波浪条件

有義波高：4種類 (0.5m, 1m, 2m, 3m)
波向：11種類 (105, 120, 135, 150, 165, 180, -165, 150,-135, 120, -105)
Peak period: 7種類 (5, 10, 12, 15, 17, 20, 25s)
各波浪条件につき、5000秒, 2Hzのデータセット

Testデータ
より実航海に近い波条件でTest

コンテナ船に設置した波浪レーダーで取得した波浪情報をinputとしたWASIMシミュレーション© 2023. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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－入力データ (Input)－テストデータ (Label)－機械学習予測結果 (Prediction)

上グラフ：Surge
下グラフ：Sway

各動揺の値について標準化© 2023. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

Roll[standardized]Yaw[standardized]

Sway[standardized]

Pitch[standardized]

Surge[standardized]

Heave[standardized]

船体動揺予測結果

上グラフ：Heave
下グラフ：Pitch

𝑋′ =𝑋 − 𝑋𝑚𝑒𝑎𝑛
𝑋𝑠𝑑

上グラフ：Roll
下グラフ：YawX‘

標準化された各6DOF値

X

6DOF計測値

Xmean

Train dataにおける6DOF値の平均

Xsd

Train dataにおける6DOF値標準偏差9

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－入力データ (Input)－テストデータ (Label)－機械学習予測結果 (Prediction)

上グラフ：Surge
下グラフ：Sway

Output期間(30s)における平均二乗誤差(MSE)© 2023. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

Roll[standardized]Yaw[standardized]

Sway[standardized]

Pitch[standardized]

Surge[standardized]

Heave[standardized]

船体動揺予測結果

上グラフ：Heave
下グラフ：Pitch

Surge-Sway
Heave-Pitch
Yaw-Roll

上グラフ：Roll
下グラフ：Yaw

MSE
0.13480.03730.120210

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Time Windowの影響
Input ：40s
Output ：40s

Roll[standardized]

Roll[standardized]

Input ：100s
Output ： 30s－入力データ (Input)－テストデータ (Label)－機械学習予測結果 (Prediction)Yaw[standardized]Yaw[standardized]

予測結果にズレ

上グラフ：Roll
下グラフ：Yaw© 2023. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

Output期間における平均二乗誤差(MSE)

Inputに用いるデータ収集期間を短くする

Roll input 100s – output 30s
Roll input 40s – output 40s

MSE0.120.3611

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船体動揺(周波数領域)

波情報

各計測点の波高データ
（時系列）

予測＋
船体動揺

数十秒～数分後の船体動揺(時間領域)

AI

大型船・シミュレーション環境

大型船のシミュレーションの世界で、仮想78点の波高が分かれば機械学習を用いて、時間領域での船体動揺を予測できる可能性を示した。
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船体動揺予測確立に必要な技術

船体動揺(周波数領域)波情報

Challenge!

?

各計測点の波高データ
（時系列）

予測＋
船体動揺

数十秒～数分後の船体動揺(時間領域)

AI

Challenge!
模型・実船に適用するにはこの技術が必要© 2023. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

小型船・実船環境では検証できていない

Challenge!

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現在研究中のトピック

船体動揺(周波数領域)

波情報
波浪レーダーから波高を得る技術(緑枠)
TCOMSにて研究開発中

波浪レーダー等技術

波高コンター図
（時系列）

予測＋
船体動揺

数十秒～数分後の船体動揺(時間領域)

AI

Challenge!
仮に「完全な波高コンターを入力に使用できる」なら船体動揺を予測できるか。

Challenge!
船体動揺予測(赤枠)が小型船でも可能か。
シミュレーション環境ではなく、模型環境でも実現できるか。

波情報を得る技術については、様々なアイデアを募集し検討していきたい。
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研究中のトピック –小型船模型試験
WASIM小型船３次元モデルを作成
周波数領域に変換し、RAO(ResponseAmplitude Operator,船体応答関数)を計算
Heading 135°

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研究中のトピック –船体動揺予測モデルの開発

実験結果との違いを修正して、小型船シミュレーション環境・模型環境で船体動揺を予測するためのモデルを開発中。

Time windowの設定© 2023. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

Time windowの設定による予測精度100秒のinputで、何分先まで船体動揺を予測できるか。
この技術の将来性を判別する。

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本研究のまとめと課題
シミュレーション環境下で構築した波データと船体動揺データを機械学習させ、船体動揺を10%程度の誤差範囲内で予測できるモデルを作成した。
一方でこの予測は大型船の特定のシミュレーション環境に限った条件で行われたもので、実船への適用には課題が残る。
1. 時間領域でのシミュレーション時間領域での検討がMTIでは少なく、近未来の船体動揺を正確に予測するにはより時間領域でのシミュレーション技術開発が必要。
2. 周囲の波高情報の取得技術の確立
離散78点の波高情報があれば船体動揺を予測できる可能性を示したが、現在そのような技術はない。波浪レーダーからの解析など、新しい技術開発に期待。
3. 機械学習技術
異なる船型・異なる海象・異なる条件でも予測可能か、機械学習モデルについても更に検討していかなければならない。
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CTVへの適用• 2023年就航CTV “RERA AS”にて船体動揺データを取得すると共に、波浪レーダーを設置し実航海での波浪画像を収集開始。
• 2025-26年頃にはCTV実船への動揺予測モデル搭載を目指す。

• ハード面での安全移乗対策と併せ、作業員の安全確保を目指す。
https://www.nyk.com/news/2023/20230705_01.html© 2023. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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ご清聴ありがとうございました。

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