岸基船舱数字孪生监控系统

故障预测模拟操作智能决策

通过整合船载传感器、三维建模、仿真计算与实时数据分析技术，实现对船舶全生命周期运行状态的可视化管控与智能优化，支撑船舶运行监测、运维管理与航行决策。

通过集成来自船舶动力系统、推进系统、航行系统与环境监测系统的多源传感器数据，实现对船舶关键设备与运行工况的全要素实时监控。

数据包括主机转速、燃油消耗、轴系振动、舱室环境、航速航向、吃水状态及气象海况等信息。

运行状态可视化：

将船舶结构模型与实时数据动态绑定，直观展示各系统运行状态与参数变化，提升运行透明度。

异常快速感知：

对关键设备与指标进行阈值监测与趋势分析，及时发现异常工况，降低故障风险。

多源数据融合：

融合船舶设备数据、航行数据与环境数据，构建统一运行态势视图，为综合判断提供数据基础。

基于高精度船舶数字孪生模型，对船舶在不同工况、海况与操作条件下的运行状态进行仿真推演，支持船员培训、操纵演练与运行方案验证。

工况仿真验证：

模拟不同航速、载荷与海况条件下的动力响应与能耗变化，验证运行策略的合理性。

应急处置演练：

构建设备故障、极端气象、动力失效等场景，开展虚拟应急演练，提升船员处置能力。

操纵训练支持：

结合三维可视化与物理仿真模型，开展靠离泊、狭水道通航等关键工况训练，降低实船试错成本。

基于人工智能算法与大数据分析技术，对船舶历史数据与实时数据进行建模分析，为航行决策、设备维护与能效管理提供智能支持。

航行与能效优化：

通过分析航速、海况与能耗关系，给出最优航速与航线建议，降低燃油消耗与排放水平。

故障预测与预警：

利用设备运行数据建立健康评估模型，提前识别潜在故障风险，减少非计划停机。

运维策略优化：

基于设备劣化趋势与工况特征，优化检修周期与备件配置，提高运维效率与可靠性。

上述三项核心功能相互协同，构建了一个集“实时感知、仿真推演与智能决策”于一体的船舶数字孪生系统。

该系统可显著提升船舶运行透明度、航行安全性与运维管理效率，为智能航运与船舶精细化管理提供关键技术支撑。