三峡船闸运行调度人机集成设计方案研究

2021-02-04杨全林，李涵钊，陈鹏

人民长江 2021年1期

杨全林，李涵钊，陈鹏

(长江三峡通航管理局，湖北宜昌 443002)

三峡船闸是举世瞩目的三峡水利枢纽的重要组成部分，其安全稳定运行是发挥三峡水利枢纽航运效益的重要保障。近年，随着长江经济带建设等国家战略稳步推进，三峡船闸年通过量持续保持高位稳定增长，2018年更是达到了1.42亿t，超过2030年单向5 000万t的设计通过能力指标40%以上。随着长江航运的持续增长，其通航需求与三峡船闸通过能力之间的矛盾日益突出，船舶大量积压已成常态。未来，三峡船闸货物通过量需求仍将持续高速增长，三峡船闸通过能力无法满足航运发展需求，亟需进行“扩能”。有学者运用量化评价模糊决策方法从船闸、过闸船舶、环境和运行管理4个方面对影响三峡船闸通过能力的关键因素进行了量化研究，结果表明：船闸运行组织、调度管理优化、调度绩效评估等都成为其通过能力进一步提升的关键[1-4]。为解决航运需求与通过能力不足之间的突出矛盾，有关部门已启动三峡航运新通道建设的研究工作[5-7]。然而，在新通道正式建成投用以前，三峡船闸通过能力的继续挖潜，已成为近期及未来很长一段时间社会各界普遍关注的焦点问题。

三峡船闸的通过能力受货物通过的空间效能和过闸运行的运行绩效约束。运行部门多年来通过对工程、技术、管理等方式持续改进优化，船闸运行绩效得以保持高效，三峡船闸日均运行闸次已由通航初期的23次提高至31次。但是，关心三峡航运的各方均对其仍有一定的预期：一方面，从三峡船闸节点自身的过闸交通组织来说，其运行绩效的量化评价主要是基于结果，运行目标是持续保持三峡船闸高效运行，减小运行过程因人工决策导致的波动性和安全风险；另一方面，从整个三峡通航的角度，三峡船闸的通航组织效率影响整个三峡通航的交通组织效率，现行的船闸运行业务系统并未与通航调度系统等信息馈通、联动，形成信息资源集中统一应用的综合效益。

国内的船闸运行部门在船闸智能化运行调度方面进行了大量积极探索与运用，但现行的智能调度研究更多地侧重于船闸调度作业工具的信息化与智能化，对于船闸调度过程的智能化开发以及智能决策还未见成熟的应用范例[8-11]。因此，在分析现有船闸运行调度效率瓶颈的基础上，基于人机集成设计理论，构建船闸智能运行调度平台，降低人为主观因素的影响，同时实现多系统综合效能的发挥，是进一步提升船闸运行绩效的必经之路。同时，开展面向多级船闸的运行调度智能化研究，对提升船闸运行效率与管理水平具有非常显著的指导作用和现实意义。

1 三峡船闸运行调度现状分析

1.1 当前运行调度模式

三峡船闸的运行调度是由船闸运行部门根据船闸运行工艺流程，在现有的过闸排挡计划下执行对过闸船舶的调度、指挥与控制过程。如图1所示，目前，根据三峡船闸运行规程，一般情况下三峡船闸南线过下行，北线过上行；特殊情况下每线船闸均可以换向运行。不同运行级数或不同运行方向方式下，除船舶待闸方式有差异外，船舶过闸流程和船闸设备运行工艺基本一致。船舶通过三峡船闸的调度指挥包含靠船墩指挥、导航墙待闸指挥、船舶进闸指挥、运行移泊指挥和船舶出闸指挥。

图1 三峡船闸运行组织流程Fig.1 Operation organization process of Three Gorges ship lock

1.2 通航调度系统结构

将三峡船闸的运行过程视作一个多级排队的通过系统，它与通航调度系统之间表现为供需关系。根据通航调度系统运算规则对三峡船闸通过系统理想供给能力进行测算，其输出的单位周期内“三峡船闸船舶过闸计划”是对三峡船闸通过系统通过能力需求的具体表现，且在船舶过闸需求饱和的情况下这种供需关系呈不对称性。调度系统通常按照需求大于或等于供给的原则进行输出，而三峡船闸通过系统运行目标就是最大限度地满足这一需求。从体系结构上来说，系统基于J2EE架构多层体系，分为数据层、应用层、表示层3个主要层次，层与层之间通过不同的数据通讯协议连接，层与层之间既相对独立，又紧密联系(见图2)。

在三峡船闸实际运行过程中，调度系统输出的单位周期内过闸计划与三峡船闸通过系统的执行情况不匹配，两者难以同步运行，结合多年来船闸运行控制流程的具体分析结果可知，从调度计划下发到船舶进闸执行过闸工艺流程存在时间差，船舶移泊的整个过程中进闸环节的平均时间占比20%以上，是影响船舶过闸历时的重要环节，给三峡船闸运行调度带来了极大挑战。

图2 通航调度系统结构Fig.2 Structure of navigation scheduling system

1.3 三峡船闸运行调度概述

单级船闸运行作业流程主要包括船舶待闸、船舶进闸、设备操作、设备运行、船舶出闸。三峡船闸设计为双线五级梯级船闸，是世界上规模最大、技术难度最高、运行过程最为复杂的船闸，其运行作业流程较单级船闸更为复杂，增加了船舶移泊、设备操作、设备运行的次数。三峡船闸船舶过闸排队过程分解图如图3所示，把三峡船闸的运行作业过程视为一个智能化“通道”，船舶通过三峡船闸的交通运输过程，是由船舶过闸航行过程、调度指挥过程、船闸设施状态转换过程(含控制系统自动运行过程)、船闸输水过程共同组成一个复合型的排队过程。船闸运行员根据收集到的船舶航行过程信息，通过调度指挥过程对其进行干预，同时通过操纵船闸控制系统转换船闸设施状态和干预船闸输水过程，最终达到船舶过闸航行过程符合交通组织的预期目标。此过程的信息收集任务和过程干预行为(决策和指令输出)均依靠人工完成，其效率受运行员的技能水平、精力、情绪等因素影响，存在一定的波动性和提升瓶颈。分析发现：此交通运输过程的4个子过程所产生的信息绝大多数是时空数据，具有强力的时间属性和空间属性，既可以表述为时间序列数据，亦可以表述为地理空间数据。

图3 三峡船闸船舶过程排队过程分解(下行过程)Fig.3 Decomposition diagram of the queuing process of the ship crossing the Three Gorges ship lock

由此可知，船闸运行是过闸船舶、船闸设备设施、闸室及引航道水位和运行员多个对象，将排档指挥、船舶航行等基本过程按照待闸、进闸、逐级过闸和出闸时空顺序复合而形成的总过程，各个环节均由运行员结合环境、设备、船舶条件进行判断。三峡船闸半人工半自动化的运行模式下运行过程转步和状态转换主要依赖于人工衔接。来自于现有业务系统的船闸运行过程数据量庞大，具备了大数据所拥有的体量大、类型多、变化快和价值密度低的种种特征，并且数据资源的集中化程度不高、应用面单一。仅仅依靠人工采集和感知这些大数据，存在不全面和不可控的问题，目前情况下只能进行周期性的结果评价和交通组织的被动调整。因此这些现实问题都已成为当前制约三峡船闸继续深度挖潜扩能和保持高效运行的瓶颈，只有广泛吸收和借鉴先进信息技术和智能化手段才能实现运行过程量化，以系统自主决策替代人工决策来实现通过时间最小的目标，制定船闸运行调度智能化方案，提高三峡船闸的运行效能。

现有船闸运行调度方式为：① 发航，通过人工查看调度系统获取过闸计划和排挡图，通过高频询问船方判断具体船位，人工判断环境等其他因素后按待闸规定做出决策，下发靠船墩待闸调度指令；② 待闸，通过人工查看调度系统获取过闸计划和排挡图，通过高频询问船方判断具体船位，人工确认设备、环境、工况等其他因素后按待闸规定做出决策，下发导航墙待闸调度指挥指令；③ 进闸、移泊、出闸，控制系统发出进闸/移泊/出闸信号，人工判断设备、环境、工况、船舶执行情况等因素后做出船舶进闸/移泊/出闸的干预决策，如提醒移泊或发出禁止移泊指令等。

2 三峡船闸运行调度智能化模式

船闸运行调度指挥智能辅助主要服务于船闸运行调度员，是对船闸的调度指挥流程进行智能化条件判断，并辅助船闸运行员及时准确执行相应的调度与指挥，引导船舶过闸。船闸调度指挥智能辅助涵盖了从发航到出闸5个流程节点期间的条件判断辅助、信息反馈辅助与动静态监视辅助，主要体现在发航期间、待闸期间、进闸期间、移泊期间、出闸期间。

2.1 模型设计

三峡船闸在不同运行模式下，待闸规则、过闸流程、注意事项等存在差异。因此，调度指挥智能辅助针对不同的船舶闸次和不同船闸运行方式，可设计多种模型，初始选择条件不同，具体如下：

(1) 上行。T1，上行-四级运行-一级危险品闸次；T2，上行-四级运行-二级危险品闸次；T3，上行-四级运行-普货闸次；T4，上行-五级补水/五级运行-一级危险品闸次；T5，上行-五级补水/五级运行-二级危险品闸次；T6，上行-五级补水/五级运行-普货闸次。

(2) 下行。T1，下行-四级运行-一级危险品闸次；T2，下行-四级运行-二级危险品闸次；T3，下行-四级运行-普货闸次；T4，下行-五级补水/五级运行-一级危险品闸次；T5，下行-五级补水/五级运行-二级危险品闸次；T6，下行-五级补水/五级运行-普货闸次。

2.2 专家辅助设计

调度指挥智能辅助功能块的专家辅助设计以时间节点为主干，功能为分支。

如图4所示，专家辅助设计主要表现为从发航、待闸、进闸、移泊到出闸5个调度环节的相关信息收集、信息处理以及指令下达，为调度指挥过程提供相关条件判断、动态监控和过程监视辅助，保障调度各环节船舶过闸安全性和高效性。

由图4可知，船闸过闸调度指挥过程本质上是一个枢纽通航的交通组织过程不断循环重复的场景，这种场景具有空间范围固定(船闸基础设施及位置空间相对固定)和过程相似度高的特征，其智能化的场景相对单一，其数据源多少和数据量大小决定了对算力的要求，通过先进的建模技术实现多级船闸运行调度指挥过程控制及数字化，能一定程度上提升决策的科学性。

智能决策主要体现在各个调度环节中的相关信息收集、数据处理和指令的下达。以进闸环节为例，当收到进闸指令，即通航信号灯变为绿色，提前10 min提示调度员通知待闸船舶准备动车进闸，判断进闸条件，监控进闸过程和停靠泊位，从而缩短进闸时间，增加决策指令安全性。

2.3 测量反馈设计

此环节主要是对运行员在每个调度指挥环节的调度指挥条件、调度指令、调度指挥效率、调度指挥安全性进行测量，并对比此次调度指挥数据、同类型闸次在该环节的标准数据，形成实时报表并及时反馈。

2.4 偏差校正设计

此环节主要是对调度指挥条件、调度指挥效率、调度指挥安全性进行测量。比对标准数据、规定流程，当发现调度指令、调度指挥时间数据异常或规定流程执行情况异常时，自动触发干预程序。其中调度指挥条件符合率和调度指挥效率小于95%，与标准化调度过程时间数据偏差超过5%，若流程执行偏差率超过10%，则通过系统给出调整提醒，提醒运行员进行人工干预，如调整调度指令、复核流程等。

图4 船闸运行调度指挥智能辅助功能分支图Fig.4 Functional branch diagram of intelligent ship lock operation and dispatching

2.5 系统改进设计

通过大量的调度指挥数据、指挥流程执行数据的综合统计与分析，进一步优化“标准”调度指挥时间、“标准”调度指挥流程和该功能块的辅助功能。

通过相关数据信息的感知、采集，进行时序数据建模、数据分析，超实时计算最优调度策略对应的时间，为运行调度指挥人员最佳发航时间提供科学依据，以数字化的技术手段实现船闸运行调度智能辅助。

3 基于人机集成设计的智能化方案

3.1 面向船闸运行调度的信息集成模型

面向船闸运行调度的信息集成模型不仅包括原始通航调度系统从发航状态到船舶位置信息、待闸条件信息、过闸流程信息等，而且定义了船闸运行工艺流程约束信息，并能融合监控系统数据、船闸控制系统和GPS/北斗信息数据，该模型在船闸运行调度过程中不断动态演进。如图5所示，以数据流向为基础的集成模型，采用机器学习方法，从船闸运行调度规则或历史数据等经验领域文档中自动抽取本体概念与关系，基于本体映射、逻辑规约等算法，结合调度指挥过程语义，实现领域本体以及数据的一致性检测和冲突消解，基于领域上下文情景，采用本体建模工具构建知识本体模型。

图5 信息集成模型Fig.5 Information integration model

3.2 人机集成设计架构

人机集成设计架构理论上包括：集成设计原型、基于本体的知识管理系统、基于认知的推理机制以及基于增强现实的人机交互平台[12-13]。本文通过将Pahl和Beitz的通用设计架构与Gero的FBS模型结合[12]，提出一个既适用于计算机的逻辑推理方式，又符合人类知识表达特征的船闸运行调度人机集成设计原型，如图6所示。

图6 人机集成设计流程Fig.6 Process of human-machine integrated design

从本体和认知的角度来看，集成设计原型可分为领域知识的建模与表达，以及设计推理与信息流2个核心内容。人机集成设计包括6个设计状态，分别代表船闸运行调度流程设计所涉及的6个知识领域，即需求(R)、功能(F)、组织(C)、结构(S)、细节(D)和行为(B)。其中，行为可以分为期望行为(EB)和实际行为(AB)。

本体集成过程包括本体映射和本体融合2个连续步骤，如图7所示。其中本体映射将由领域专家建立或提出的局部本体与其他领域中相似的知识概念进行识别，本体融合则是将具有相似关系的概念进行合并的过程。

(1) 计算概念名称相似度、概念属性相似度、概念关系相似度与概念实例相似度。2个概念的相似度可以通过Jaccard因子来计算。概念名称相似度的计算公式为

(1)

(2) 在第一步计算得到名称、属性、关系和实例4个相似度的基础上，通过计算总体相似度来判断2个概念之间的关系。

(3) 将总体相似度存储在一个向量中，再计算全局本体中其他概念与当前计算的局部本体中概念的相似度，计算的方式与第一步和第二步完全相同。最终，从存储相似度的向量中选取最大值所对应的全局本体候选概念，作为本体映射的最终结果。

本体融合过程主要包括2个步骤：概念名称、属性和实例的合并，以及语义关系的重建。概念合并是指若一个概念与全局本体存在相似的概念，则将它的概念名称、属性以及实例进行并集运算；否则，在全局本体中创建一个全新的独立概念，同时将其在局部本体中所包含的全部内容进行复制，并将其所涉及的语义关系添加进来。语义关系重建中，概念的语义关系将在新的本体库中进行添加，其中包括层次关系以及过程关系等。

由此，以船闸运行调度过程领域知识为基础进行领域本体融合和概念关系重构，建立起船闸运行调度人机集成设计模型。结合船闸运行调度流程语义和知识经验文本，完整准确地表达多元信息本体模型和实际运行调度行为之间的关系，使船闸运行调度过程与人机集成设计流程不谋而合。

基于集成设计架构建立的船闸运行调度智能化方案如图8所示。以三峡南线船闸下行2019年2月4日12∶00闸次计划A为例，闸次编号900546756，闸次A开始时间12∶27∶10，依据三峡五级船闸累计运行多年的大数据统计，当日闸次A、B船舶平均移泊时间为23 min和24 min，相应闸首设备运行时间平均值为18 min和17 min，后一闸次B开始时刻由上述方案进行超实时计算为：T4=T1+ΔT=14∶08∶00，与当日实际运行数据14∶08∶50相比，相差0.35%，小于0.5%的误差范围，说明了该方案的可行性。

船舶所在闸次编号等信息与船闸运行过程控制系统数据按照时间和空间位置顺序建立联系，船舶所在闸次编号与船闸控制系统运行数据按时间标签进行关联融合，建立了船舶调度系统中的计划信息和船闸控制系统之间的自动匹配和融合关系，打通通航调度系统与船闸控制系统之间的信息壁垒。通过超实时仿真，模拟船闸运行调度过程，再现了船闸运行长时间内运行调度过程数据。通过预判最佳指挥时机，提示循环待闸闸次储备，以及提前预警提示导航墙待闸船舶备车进闸(给出最佳准备进闸时间建议)和导航墙及靠船墩循环待闸形成闸次储备，为船闸智能运行调度提供专家辅助。