[논문]선체 및 프로펠러 성능 모니터링 방법 실선 적용을 통한 고찰

김동현; 정봉규; 한승재

doi:10.7837/kosomes.2020.26.1.015

선체 및 프로펠러 성능 모니터링 방법 실선 적용을 통한 고찰
A Study on the Monitoring Method of Ship Hull and Propeller Performance by Operating Ship 원문보기

海洋環境安全學會誌 = Journal of the Korean society of marine environment & safety, v.26 no.1, 2020년, pp.15 - 21

김동현 (한국조선해양기자재연구원) , 정봉규 (국립경상대학교 해양경찰시스템학과) , 한승재 (국립부경대학교 실습선 가야호)

초록
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본 연구는 ISO19030 - 선체 및 프로펠러 성능 모니터링 방법을 실선 178 k 벌크선박에 적용한 결과에 관한 것이다. 최근 온실가스 저감 규정 대응과 해운 경쟁력 확보를 위해 에너지 저감 솔루션을 선박에 적용하려는 시도가 증가하고 있다. 하지만 정량적으로 선박 성능을 분석하기 쉽지 않아 에너지 저감 솔루션의 평가가 쉽지 않았다. 이러한 해운 산업의 요구에 따라 2016년 ISO19030이 표준화되어 선박 성능 분석을 정량화할 수 있는 기반이 마련되었다. 하지만 ISO19030에서 제안하는 환경 보정법은 각 날씨 영향을 고려한 보정이 아닌 정수(Calm Sea) 상태에서 운항한 데이터만 분석하는 방식이다. 이러한 분석 방식은 선박의 운항 구간에 따라 데이터가 필터링 되는 편차가 심하고 정확한 환경 보정을 하지 않아 6개월 이하의 분석은 신뢰하기 어렵다. 본 연구에서는 ISO19030을 실제 3척 선박 3년 이상 장기간 운항 데이터에 적용하였다. 적용 결과를 토대로 ISO19030 효용성과 한계점을 파악하고 ISO19030에서 제안하는 필터링 방식 대신 ISO15016의 파도 보정(STA-WAVE2)을 통해 성능 분석 방법을 개선하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study analyzes the results of applying the ISO19030 (hull and propeller performance monitoring method) standard to an actual 178 k bulk vessel. Recently, there have been many attempts to apply various energy reduction solutions to vessels to continuously strengthen GHG reduction regulations and secure maritime competitiveness. However, it is not easy to quantitatively analyze the performance of a ship. To resolve these problems, shipping companies, marine paint companies, ship owners, and transportation associations have appointed specialists and standardized the ISO19030 (standard of hull and propeller performance monitoring method) guidelines in 2016 after three years of continuous review. The ISO19030 standard provides methods to monitor hull and propeller performance quantitatively through standardized procedures, thus allowing ship managers to arrive at informed decisions for hull and propeller maintenance, and to evaluate energy-saving solutions and ship-maintenance efficiency. The ISO19030 standard provides a method of analyzing the ship's own performance by collecting the ship's operation and agency data and correcting its environmental and operating factors. In this paper, we apply the ISO19030 standard to three actual ships and propose the ISO19030 application result and the improvement point of the current ISO19030 standard.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 ISO19030의 동향을 살펴보고 실제 장기간 운항데이터를 적용하여 ISO19030의 효용과 개선점에 대하여 연구하였다.
그리고 외력, 선박 운항 각 요소 변화에 따른 성능 변화 자체를 계산할 수 없어 다양한 의사결정에 활용하기 어려운 한계가 있다(Paereli and Krapp, 2017). 본 연구에서는 첫 번째 지적된 환경 보정 방식을 필터링이 아닌 파도 보정 방식을 추가하여 ISO19030의 문제점을 개선코자 한다.
적용된 선박은 Table 2와 같이 벌크선 선박 3척으로 모두 동일한 제원의 자매선(Sister Ship)이다. 자매선을 적용한 이유는 ISO19030 표준 자체의 성능 결과의 정확도를 파악하기 위함으로 선박 선종 변화에 따른 영향을 최소화 하고자 함이다. 3척 선박 모두 입거(Dry Docking) 이후부터 수집을 시작하여 3년간 성능 분석을 수행하였다.

가설 설정

- 절대 풍속이 0 m/s ~ 7.9 m/s일 것.

제안 방법

자매선을 적용한 이유는 ISO19030 표준 자체의 성능 결과의 정확도를 파악하기 위함으로 선박 선종 변화에 따른 영향을 최소화 하고자 함이다. 3척 선박 모두 입거(Dry Docking) 이후부터 수집을 시작하여 3년간 성능 분석을 수행하였다.
본 연구에서는 선박 운항시 기상요인에 따른 선박 동력 증감 보정을 위해 ISO19030에서 제안하는 환경 요인 필터링 방법 대신 ISO15016의 STAWAVE-2법을 사용하여 파도에 의 한 부가저항 보정을 제안한다. ISO15016에서 제안하는 파도 보정 방법은 STAWAVE-1, STAWAVE-2, Theoretical Method, Seakeeping Model Test 4가지가 있다.
선박 성능 분석은 Table 4와 같이 운항 구간을 6개월 단위로 구분하고 각 6개월의 운항데이터를 ISO19030 분석 절차에 따라 보정과 필터링 후 남은 데이터의 PV(Performace Value)를 평균하여 최종 성능 변화를 도출하였다. 도출된 성능 변화(신조대비 동일 동력에서 선박 속도 변화)는 Table 4와 같이 장기간 성능 저하 추세는 뚜렷하나 짧은 구간에서 성능이 변화가 오히려 좋아지는 구간이 있는 상식과 반대되는 결과를 보이고 있다.
1에서와 같이 자동 데이터 수집 장치로 15초 주기로 수집되었다. 수집 데이터의 센서 장애에 대비하기 위하여 실시간으로 육상에서 데이터를 수집하고 해당 센서의 장애 유무를 확인하는 시스템을 구성하였다.

대상 데이터

본 연구에 적용된 선박 3척 모두 축마력계를 장착하고 있으나 Fig. 3에서 보는 바와 같이 축마력과 연료마력의 차이가 1,500Kw로 축마력계의 이상이 의심되며, 축마력계의 잦은 고장으로 ISO19030 부속서C에서 제안하는 식(2)로 계산된 연료마력을 동력 데이터로 사용하였다.
기온, 대기압력은 대부분 선박에서 해당 정보를 계측하는 센서가 없어, 미국대기해양청(NOAA) 기상 정보를 활용하였다. 온도, 기온, 대기압력 등의 기상 정보 정확도는 선박의 센서를 대신하여 사용 할 수 있다는 연구 결과가 있으며(Bos, 2018), 본 연구에서 기상 정보의 대략적인 정확도를 파악하기 위해 Fig.
선박 성능 분석은 ISO19030을 분석과 동일한 기간 동안 동일한 방법으로 수행하되 ISO19030 날씨 필터를 제거하고 ISO15016의 파도 보정을 사용하였다.
적용된 데이터는 Table 3과 같이 총 3척으로 2015년 입거 이후부터 2019.02.28.까지 데이터를 분석에 활용하였다. 선박의 정박 중 데이터는 제외하였고 간혹 센서 정보가 수집이 불량한 구간도 제외하였다.
적용된 선박은 Table 2와 같이 벌크선 선박 3척으로 모두 동일한 제원의 자매선(Sister Ship)이다. 자매선을 적용한 이유는 ISO19030 표준 자체의 성능 결과의 정확도를 파악하기 위함으로 선박 선종 변화에 따른 영향을 최소화 하고자 함이다.
적용된 선박의 운항 데이터는 Fig. 1에서와 같이 자동 데이터 수집 장치로 15초 주기로 수집되었다. 수집 데이터의 센서 장애에 대비하기 위하여 실시간으로 육상에서 데이터를 수집하고 해당 센서의 장애 유무를 확인하는 시스템을 구성하였다.

이론/모형

선박의 정박 중 데이터는 제외하였고 간혹 센서 정보가 수집이 불량한 구간도 제외하였다. 그 외의 데이터 처리는 수행하지 않고 ISO19030 표준에 따라 분석을 시행하였다.
STAWAVE-1은 계산이 용이하나 선박의 운동에 기인하는 부가저항이 무시됨에 따라 장파조건에서만 사용이 가능하다는 단점이 있으며, Theoretical Method, Seakeeping model Test 방법은 해당 보정법 에 필요한 선박 설계 자료를 확보하지 못하여 적용이 불가하였다. 그래서 본 연구에서는 STAWAVE-2를 적용하였다. STAWAVE-2은 선박 제원과 속도와 같은 파라미터를 사용하여 규칙적인 파도에서 선박 평균 저항의 증가를 근사화하는 경 험적 방법이며, STAWAVE-1보다 정확한 방법이다.
ISO19030 표준에서는 바람에 따른 마력 보정은 ISO15016의 시운전 해석법에 따라 보정할 것을 제안하고 있으며, ISO15016에서 제안하는 바람에 따른 마력 보정은 ITTC Chart에서 제공하는 대표 선박에 따른 보정, Fujiwara 방법에 따른 보정, 해당 선박에 맞는 풍하중 곡선에 따른 보정은 3가지이다. 본 연구에서는 Fujiwara 법에 따른 식(4)에 따라 바람 보정을 시행하였다(ISO15016, 2015).
여기서 Raw는 불규칙파중 평균부가저항, Rwave는 규칙파중 평균저항, ξ은 Wave Amplitude, ω는 규칙파의 원주파수, α선박 진행방향과 파도와의 만남각, Vs는 대수 속도, E는 회전 스펙트럼으로 불규칙한 파도의 특성을 여러 규칙파를 성분 중첩하여 나타내는 방식이며 본 연구에서 ISO15016부속서E에 따라 기상 정보 파고, 파주기, 파향 데이터를 사용하여 계산되었다.
이를 개선하기 위해 환경 요인 필터링을 적용하는 대신 ISO15016에서 제안하는 파도 보정을 본 연구에서 적용하였다. Fig.

성능/효과

3척 선박에 장착된 축마력 계는 동일 제조사의 제품이긴 하나 해당 제조사의 축마력 계 뿐 아니라 다양한 제조사의 축마력계 또한 동일한 증상을 겪고 있는 것으로 분석되었다. 주요 고장의 원인은 축마력계 센서와 데이터 취득부분의 간격 불량으로 인한 데이터 취득불가, 센서 고장으로 식별되었다.
4는 기존의 ISO19030 분석결과와 파도 보정을 적용한 개선된 ISO19030 결과를 선박 별로 비교한 그래프이다. Fig. 4에서 개선된 ISO19030 방식이 기존의 ISO19030 방식보다 분석 오차가 적고, 선박 성능을 꾸준히 나빠지는 일반적인 선박 성능 저하 경향을 잘 반영하고 있음을 알 수 있다.
결론적으로 3척의 선박의 축마력계에서 계측된 추진 동력값은 연료마력과 비교하여 10 % 이상 낮아 선박 성능이 과도하게 좋게 분석되는 결과가 나와 신뢰하기 어려웠다.
Table 3에서 보는 바와 환경요인으로 인하여 약 30 ~ 40 % 데이터가 제거되는 경향을 보였다. 본 연구에 적용된 선박의 운항 항로가 한국, 호주이며 해당 항로의 해상 상태는 대부분 좋은 날씨임을 감안할 때 기존 연구(Park et al., 2017)에서 지적하는 것과 같이 환경 요인 필터로 인한 데이터 제거가 과도한다는 것을 확인 할 수 있다.
세 번째로 ISO19030 분석 결과는 한 선박 내에서 시간에 따른 성능 변화 비교만 가능하며 타 선박과의 성능 비교는 표준에서 허용하지 않는다. 그리고 외력, 선박 운항 각 요소 변화에 따른 성능 변화 자체를 계산할 수 없어 다양한 의사결정에 활용하기 어려운 한계가 있다(Paereli and Krapp, 2017).
연구결과 ISO19030법으로 선박 성능을 분석하는 경우에는 2년 이상 장기적인 관점에서 선박 성능 분석이 가능하였으나 Table 4에서 선박A 12개월, 선박B 24개월, 선박C 12개월 시점의 분석 결과가 이전 6개월 시점보다 오히려 성능이 개선되는 결과는 신뢰하기 어렵고 성능의 편차가 큰 것을 알 수 있다. 그 원인은 ISO19030에서 제안하는 환경 필터링으로 많은 데이터가 분석에서 제외되며, 선박 추진 해석에 중요한 요소인 파도 보정이 되지 않는 것이 원인으로 분석 된다.
Table 4와 비교했을 때 전체적인 성능 저하 추세의 편차가 작아질 것을 알 수 있으며, 시간에 따른 선박 성능이 점차 낮아지는 추세가 더욱 분명함을 알 수 있다. 이는 기존 ISO19030에서 환경 요인 필터링을 통해 30 ~ 50 % 가량의 데이터를 제거하지 않고 사용할 수 있어 분석 결과가 정확해진 결과이다.
5 Knots 미만 기준으로 필터링 결과 Table 3과 같이 각 33 %, 41 %, 12 % 데이터가 제거되었다. 이상치 제거는 선박 운항 특성과 센서의 품질에 따라 다소 차이가 있으나 통상적으로 10 ~ 20 % 정도의 데이터가 필터링 되는 경향을 보였다.

참고문헌 (8)

Bos, M.(2018), An Ensemble Prediction of Added Wave Resistance to Identity the Effect of Spread of Wave Conditions on Ship Performance, HullPic, pp. 1-13.
Eniram(2016), Methods for hull and propeller performance monitoring (part1).
ISO15016(2015), Ships and marine technology - Guidelines for the assessment of speed and power performance by analysis of speed trial data, ISO, Geneva, 2015.
Paereli, S. and A. Krapp(2017), Hull and Propeller Performance. On an Absolute Scale?, HullPic, Ulrichshusen, Germany, 27-29 March 2017, pp. 282-292.
Park, B. J., M. S. Shin, M. S. Ki, G. J. Lee, and S. B. Lee(2017), Experience in Applying ISO19030 to Field Data, HullPic, Ulrichshusen, Germany, 27-29 March 2017, pp. 150-155.
Petursson, S.(2009), Prediction Optimal Trim Configuration of Marine Vessels with respect to Fuel Usage, Master's thesis, University of Iceland.
Seo, D. W., M. S. Kim, and S. Y. Kim(2019), Uncertainty Analysis for Speed and Power Performance in Sea Trial using Monte Carlo Simulation, Journal of the Society of Naval Architects of Korea, Vol. 56, No. 3, pp. 242-250.

원문보기 상세보기
Solonen, A.(2017), Experiences with ISO19030 and Beyond, HullPic, 13-15 April 2016.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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