Dynamic cruise ship contingency monitoring and risk assessment based on a fuzzy logic approach using AIS data

Abstract

Hensikten med denne masteroppgaven er å utvikle en modell for dynamisk beredskapsovervåkning av cruiseskip. Beredskapsovervåkning av skip forstås som en måte å observere et spesifikt skip og dens omgivelser, for å videre evaluere alvorlighetsgraden av en potensiell ulykke som involverer det observerte skipet. Den utviklede modellen er basert på risikovalueringsmetodikk utformet for et dynamisk miljø, det vil si å følge et skip langs en rute og ta hensyn til den kontinuerlige endringen i parametere som fungerer som inputverdier til modellen. Et cruiseskip er definert som et stort skip som frakter mennesker på en nytelsesreise, dermed ikke utelukkende definert gjennom den typiske oppfatningen av et cruiseskip. Motivasjonen for denne masteroppgaven kommer fra den nylige Viking Sky-ulykken 23 mars 2019, som var et bevis på at cruiseskip i norske farvann, i visse situasjoner, kan være utsatt for en uakseptabel risiko. Som følge av dette har forfatteren vært opptatt av å fremheve viktige problemer når man utvikler en slik modell, og hvordan en lignende modell kan bidra til å forhindre en mulig fremtidig cruiseskip-ulykke.

Den utviklede modellen er basert på kunnskap fra relevant litteratur som også inkluderer informasjon hentet fra nylige skipshendelser. Evalueringen av hvordan et cruiseskip i nød kan bli assistert av nærliggende skip har vært et spesielt fokusområde. Derfor er modellen utviklet for å gjenspeile faktorer som har blitt observert å påvirke risikonivået til et cruiseskip, der det er lagt vekt på hvordan nærliggende skip kan være behjelpelige. Modellen kombinerer inputparametere for å vurdere cruiseskipets risikonivå gjennom en tilnærming basert på fuzzy-logikk. Modellens oppbygning er utviklet i en hierarkisk og modulær struktur som har vist seg å gi gjennomsiktige og forståelige resultater.

Produserte resultater har vist hvordan den utviklede modellen presterer godt med tanke på en kontinuerlig evaluering av et cruiseskips risikonivå. Dette er avledet fra en detaljert analyse av Viking Sky-analysen basert på den utviklede modellen, ved også å sammenligne resultatene med en «case study» av ulike skip som seiler over Hustadvika på vestkysten av Norge, samme sted som Viking Sky-ulykken fant sted. Modellen benytter seg av AIS-data for å beregne et resulterende risikonivå for skipene, ved å også ta hensyn til nærliggende skipsressurser og meteorologiske forhold. Det har vist seg å være utfordrende å evaluere om skip kan eller ikke kan hjelpe et cruiseskip i nød, noe som er en viktig begrensing ved den utviklede modellen. Til tross for dette viser de endelige resultatene at ulike seilaser vil bli tildelt ulike risikonivåer og dermed effektivt vil skilles fra hverandre, som videre viser hvordan en lignende modell kan benyttes for å forsikre seg om at et gitt risikonivå ikke overstiges. Dette kan bli brukt som en viktig input til beslutningstagere for å endre seilingsruten til et eller flere skip, forby visse seilaser eller innføre andre risikoreduserende tiltak. Forfatteren erkjenner viktigheten av en videre vurdering av hvordan skip kan assistere et cruiseskip i nød, for å danne et bedre kunnskapsgrunnlag for å øke robustheten til en lignende modell. Denne masteroppgaven har allikevel vist at det er mulig å formulere en metode for beredskapsovervåkning av cruiseskip gjennom en dynamisk risikoevaluering som tar høyde for nærliggende skipsressurser, samt har gitt innsikt i kompleksiteten av en slik oppgave.

The purpose of this Master's thesis is to develop a model for dynamic cruise ship contingency monitoring. Ship contingency monitoring is understood as a mean of observing a specific ship and its surroundings, further evaluating the severity of a potential accident involving the observed ship. The developed model is based on risk assessment methodology developed to fit a dynamic environment, that is to track a ship along its route and account for the continuous change in parameters serving as inputs to the model. A cruise ship is defined as a large ship carrying people for pleasure purposes, thus not being exclusively limited to the typical perception of a cruise ship. The motivation for this Master's thesis emerged from the recent Viking Sky accident 23 March 2019, which served as evidence of how cruise ships present in Norwegian waters, for certain situations, might be exposed to an unacceptable risk. Hence, the author has been focused on emphasising key issues when developing such a model and how a similar model can contribute to mitigate a potential future cruise ship accident.

The developed model is based on knowledge from relevant literature also including information obtained from previous ship incidents. The evaluation of how a cruise ship in distress can be assisted by nearby ships have been of particular focus. Thus, the model is developed to reflect factors observed to have influenced a cruise ship's risk level, emphasising how nearby ships can be of assistance. The model combines input parameters to assess the cruise ship's risk level based on a fuzzy logic approach. The model's architecture is further developed in a hierarchical and modular structure shown to provide transparent and understandable results.

Obtained results prove how the developed model perform well in terms of continuously evaluating and updating a cruise ship's risk level. This is derived from a detailed analysis of the Viking Sky accident based on the developed model, also comparing the acquired results with a case study of different ships sailing over Hustadvika on the west coast of Norway, the same location as where the Viking Sky accident occurred. The model utilise AIS data to provide a resulting risk level for the ships, integrating nearby ship resources and meteorological conditions. It has proved challenging to evaluate how ships can or cannot assist a cruise ship in distress, which is an important limitation to the developed model. Nevertheless, the final results show how different events will be assigned to different degrees of risk levels thus effectively separating them, which further prove how a similar model could serve as a mean to ensure that a certain risk level is not exceeded. This could be used as an important input for decision makers to re-route one or several ships, prohibit certain sailings or implement other risk reducing measures. The author recognise the importance of a further assessment on how ships can assist a cruise ship in distress, providing a better foundation of knowledge increasing the robustness of a similar model. Nonetheless, this Master's thesis has shown the feasibility of a cruise ship contingency monitoring methodology through a dynamic risk assessment integrating nearby ship resources, also providing insight into the complexity of such a task.