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矿砂运输船矿物液化监测系统设计

2019-12-20 09:42:20 《航海》 2019年6期

摘  要:风浪中矿砂运输船剧烈摇荡易导致舱内易液化矿物发生液化。液化后的矿物易产生流动,导致偏载现象,严重危害船舶航行安全。为监测与预报矿砂运输船矿物状态,防止矿砂运输途中发生重特大交通事故,本文在分析矿物液化机理与影响因素的基础上,设计了矿物液化监测系统总体与软件架构,并进行了实船试验验证,试验结果证明了系统的有效性。

关键词:矿砂运输船;矿物液化

中图分类号: xxxxxx    文献标志码:x

0 引 言

随着全球经济和中国经济的逐渐复苏,我国国内需求开始恢复增长,矿产资源的进口量也自然随之增加。据海关数据显示,2017年1—8月铜矿及其精矿 2 025万t,镍矿及其精矿为1 111 t,铝矿及其精矿4 466 t,锡矿及其精矿1 851 t。铜矿及其精矿与去年同期相比增长了88%。据预计,未来我国铜、镍、铝等有色矿产将长期依赖进口。

由于地理位置和成本的制约,海运为我国进口矿产资源的重要运输方式。然而,精铜矿、镍矿等矿物为易流态化货物,即当货物含量水量大于其流动水分点 (Flow Moisture Limited,FML)时易引起流态化[1]。矿物流态化后将对船舶的稳性产生非常大的影响,甚至造成船舶倾覆[2-3],例如:2017年10月13日凌晨,一艘名为“emerald star” 香港旗散货船,在从连云港开往印尼装载镍矿返航途中(连云港-印尼-连云港),位于菲律宾宋岛东北方位海域遭遇台风(台风卡努)天气,导致矿物液化,最终沉没。因此矿砂运输船货物液化监测系统对保障船舶航行安全具有重要意义,但目前全球尚未有投入使用的矿物液化监测系统。

本文首先对矿砂运输船货物液化机理与影响因素进行了分析,得出影响矿物液化的关键因素;然后,开展矿物液化监测系统与软件架构设计;最后,本文所设计的矿物液化监测系统进行了实船安装与验证,实船数据表明了系统的有效性。

1 矿物液化机理与影响因素分析

1.1   矿物液化机理分析

矿砂运输船运载的矿物在受到振动时,造成孔隙水压力增大,而总应力不变,致使土体的有效应力减小,达到一定程度后,孔隙水压力等于总应力,则土体颗粒悬浮在水中,土体的抗剪强度消失,呈现液体的特性,此时矿物液化。因此,矿物液化过程实质上是矿物抗剪强度消失的过程。矿物抗剪强度主要依赖于土颗粒间的摩擦力,而矿物中的水一般则认为是不可压缩的,具有很大的抗压能力但不具备抗剪能力,矿物的抗剪强度为

式(1):中c为黏聚力;为剪切面上的有效应力; 为有效应力内摩擦角。考虑孔隙水压力和孔隙气压力,考虑孔隙水压力和孔隙气压力,式(1)可改写为

式中(2)中:c为黏聚力;与分别为剪切面上的有效应力和总法向应力;为有效应力内摩擦角;为孔隙水压力;为孔隙气压力;X称为有效应力参数,它与土类、饱和度等因素有关,其值在[0,1](对于饱和土,X = 1;对于干土,X=0)。在循环性载荷作用下,饱和砂土之间的砂粒会产生相对运动,相对位置发生改变,孔隙度变小,剩余孔隙压力变大,砂土趋于密实。砂土趋于密实的过程中需要析出水分,但在砂土变为密实的过程中,其排水能力慢慢变弱,尤其是当砂土本身透水性较差的时候,前一个周期载荷作用下需要排出的水还未排出,下一个周期的载荷又继续使空隙度变小。因而砂土空隙间的水压越来越大,便产生了所谓的剩余孔隙水压力或超孔隙水压力。当剩余孔隙压力超过一定范围后,砂土的抗剪能力完全丧失,最终导致砂土出现矿物的液化现象。

1.2   影响矿物液化的因素

矿物液化与矿物自身要素、含水量、航行中船舶的振动摇摆等因袭有关[4-5]。

(1)矿物自身要素对液化的影响:矿物颗粒形矿物颗粒越小越易液化;颗粒形状越规则、表面棱角起伏越小越易液化;矿物密度越接近水或小于水越易液化。

(2)含水量对液化的影响:矿物含水量越大越易发生液化。当矿物的含水量达超过流动水分点越多,矿物在运输途中发生液化所属的时间越短,所需的振动摇摆条件也越弱。

(3)航行中船舶的振动与摇摆对液化的影响:作用的周期性振动与摇摆强度越大,矿物越容易液化;周期性振动与摇摆时间越长,矿物越容易液化。

2 矿物液化监测系统架构设计

通过对矿物的含水量(率)与船舶运动状态监测可以预测矿物液化风险大小,而通过对矿砂运输船舶货舱壁的压力与应力监测可对矿物是否液化进行间接观测[6]。据此,设计矿砂运输船矿物液化监测系统,具体架构见图1。

矿物液化监测系统由含水率传感器1~6、舱体压力传感器1~6、舱体应力传感器1~6、货舱顶部接线箱、货舱中部接线箱、货舱底部接线箱、运算显示模块和系统网络构成,系统架构示意如图2所示,各组成模块功能如所述。

(1)含水率传感器1~6:含水率传感器用于测量矿物与舱体接触表面的含水率,采样信号通过接线箱传输至运算显示模块。

(2)舱体压力传感器1~6:舱体压力传感器用于測量矿物对舱体表面的压力,采样信号通过接线箱传输至运算显示模块。

(3)舱体应力传感器1~6:舱体应力传感器用于监测矿物对舱体表面的应力影响,采样信号通过接线箱传输至运算显示模块。

(4)货仓顶/中部/底部接线箱:接线箱内部安装有直流稳压电源和网关。直流稳压电源用于为接入的传感器供电。网关用于将接入的传感器CAN信号转换成以太网信号。

(5)运算显示模块:由运算显示计算机、显示器和船舶姿态传感器构成,功能包括:人机交互、传感器测量值的显示、矿物液化风险等级的智能评估、船舶姿态信息检测等。

(6)系统网络:含水率传感器、舱体压力传感器、舱体应力传感器通过CAN与接线箱内部的网关相连,并由网关转换成以太网信号发送至运算显示模块。

3 矿物监测系统软件功能设计

矿物液化监测系统软件包括应用层软件和基础软件两种。基础软件包括实时操作系统及其基于该操作系统的底层驱动程序,如通信程序、基础计算程序等。应用层软件完成数据处理、液化风险预测、液化状态观测、避险建议和人机界面等功能,矿物液化监测系统软件架构见图2。软件功能具体如下:

3.1    基础软件层

(1)实时操作系统:实时操作系统提供了对中断服务、输入/输出、内存的精确控制,能够支持128个优先级设置,管理1 000个独立进程,平均中断服务线程延迟小于1μs。

(2)通信程序:基础软件为矿物液化系统提供CAN、以太网通信驱动和CAN、TCP/IP通信协议栈。

(3)基础计算程序:基础计算程序为系统提供基于硬件的定点/浮点优化计算、卷积计算、均值计算、逻辑排序、优化算法等基础算法。

(4)API接口:系统所涉及的基础软件需要进行必要的封装,应用程序通过API接口程序完成基础软件的访问及参数设置,提高程序的可修改性、可测性与可移植性。

3.2    应用层软件

(1)數据处理程序:数据处理程序提供传感器采样数据的系统误差校正、数字滤波、标度变换等数据处理等功能。

(2)液化状态观测:通过对舱体压力、舱体应力信息的融合,得到舱室内矿物液化的部位、液化程度等信息。

(3)液化风险预测:基于矿物含水率、船舶姿态、舱体压力数据,结合深度学习算法,对液化风险进行预测,得到矿物液化风险等级和矿物可液化几率等信息。

(4)避险建议:基于矿物液化状态与液化风险预测结果,结合专家系统,提供避险建议和风险处理建议,如船舶进入锚地建议、启动舱室水泵建议等。

(5)人机界面:系统采集的全部传感器信息、矿物液化部位、矿物液化程度、液化风险、可液化等级、避险建议、风险处理建议等信息显示功能;用户输入功能,例如矿物种类、按照《国际海运固体散货规则》检测程序测量的矿物含水率数值信息等。

4 实船数据分析

本文所设计的矿物液化监测系统现已安装到某超大型矿砂运输船上投入实际运行。矿物液化监测系统采集到的底部含水率平均值见图3。由于于本航次未满载矿物,因此系统测量的舱室顶部矿物含水率平均值为1.016%~2.098%。图中,由于装载时矿物的含水量分布不均匀,舱室中间矿物体积函数率比舱室底部矿物函数率高9.38%;随着船舶离港,受船舶航行姿态影响中间含水率出现波动,波动范围为54.83%~74.87%,而此事底部矿物含水率逐渐增大,体积含水率由50.25%增加至80.99%。图4为该船某一航次压力传感器输出的压力平均值。图中舱室顶部的压力、舱室中部压力受到矿物含水率变化和船体姿态造成的矿物位移等多种因素的影响产生波动,测量平均值分别为137.1~176.1 kPa, 38~52.12 kPa,而由于本次安装航次未满载矿物,顶部的压力传较小为0.412~0.7373 kPa。舱室不同位置的压力数值由小至大依次为安装在货仓顶部的压力传感器数据、安装于货仓中间位置的压力传感器数据和安装于货舱底部的压力传感器数据,这与理论分析一致。随着船舶航行姿态的变化,舱壁受到的应力也发生变化,见图5。舱室不同位置的应力不同,货仓底部的应力传感器平均值为221~303.7 με,舱室中部的应变传感器测量平均值为101~118.6 με,顶部应力传感器测量平均值为36~50.64 με。舱壁受到应力从小到大依次为顶部的应力传感器数据、安装货舱中间位置的应力传感器数据和安装于货舱底部的应力传感器数据,这与理论分析一致。图6为矿物液化监测系统舱室底部压力传感器于2019年1月28日23:49:45至23:51:24输出的瞬时数据曲线测量值为176.2~174.4 με,图中

曲线波动较为平稳未出现大幅波动表明矿物尚未出现明显的液化[6],这与航行记录一致。

5 结束语

本文基于矿物液化机理及影响因素分析,设计了矿物液化监测系统及其软件架构,并进行了实船试验。试验结果表明系统能够对矿物含水率、矿物对舱体的压力和应力进行有效监测,保障矿砂运输船航行安全,防止重特大事故的发生。

参考文献

[1] 孟凡平.浅谈易液化干散货运载的风险管控[J].航海,2016(4):66-69.

[2] 丁峻宏, 金允龙, 李根国,等.船载液化矿粉晃荡特性的数值仿真与实验研究[J]. 舰船科学技术, 2015, 37(5):36-41.

[3] 蔡文山, 高家镛, 张甫杰, et al. 液化镍矿砂晃荡与船舶运动的耦合影响[J]. 中国航海, 2014, 37(3):54-58.

[4] 程秋达.易液态化货物流态机理研究[D].大连:大连海事大学,2015.

[5] 管陈, 董国祥, 高家镛,等, 镍矿砂液化演变过程的摇摆台试验研究[J]. 水动力学研究与进展 2014, 29(6):700-705.

[6] 王惠,丁峻宏,管陈,等,货舱内液化矿砂晃荡机理及数值计算研究[J].高性能计算发展与应用,2014, 48(3): 53-57.

作者简介:

杨明, 助理研究员,长期从事船舶自动化系统、船舶主机控制系统、船舶智能系统研究,(E-mail) [email protected],联系电话:021-58856638,18201762889