Route modelling in coastal navigation for digital twins and digital platforms

Abstract

Denne oppgaven undersøker hvordan digital tvilling teknologi kan brukes til å ta smartere beslutninger og operere mer effektivt i kystnavigering. Forskningsspørsmålene for denne oppgaven er: (1) Hva er begrensende faktorer ved simuleringsbasert rutemodellering? (2) Hvordan håndterer vi oppløsning og presisjon? (3) Hvordan kan digital tvilling teknologi brukes i kystnavigasjon? Oppgaven har lyktes med å svare på disse spørsmålene.

Et foreslått digitalt rammeverk ble konstruert for en rutemodelleringstilnærming basert på nettverkspartisjon og simulert respons fra et skip i drift. Rutemodellen ble opprettet med høy allsidighet, der relativt små endringer i variablene kan gi et bredt spekter av rutealternativer. Nettverksvariablene er startpunkt, sluttpunkt, romlig utstrekning og antall partisjoner i retning 1 og 2, relativt til den lineære banen mellom start- og sluttpunkt. Den simulerte responsen er avhengig av væroppdateringsvariablene: simuleringsstart, antall væroppdateringer og tid mellom hver væroppdatering.

En casestudie av RV Gunnerus ble gjennomført. Hovedresultatene viser at et 3-seksjonsnettverk med 3 nettverksvariasjoner ga tilfredsstillende resultater. Videre ble det konkludert med at for storskala nettverk som krever ruting med høy oppløsning, bør et flerseksjonsnettverk brukes, i stedet for ett nettverk fra start- til sluttpunkt. Modellen var vellykket med å analysere sesongvariasjoner, og presenterte varierende optimale ruter, men ga ingen tydelige sesongtrender. Verdien av en digital tvilling for RV Gunnerus blir også diskutert, der det ble konkludert med at en sensorbasert digital tvilling ville være gunstig for sanntids beslutningsstøtte. Med økende teknologimodenhet kan den foreslåtte simuleringsbaserte rutemodellen for dette prosjektet inkluderes i en lastbasert digital tvilling.

For videre arbeid, bør hovedinnsatsen være å videreutvikle rutemodellen til å omfatte delpartisjon. Dette vil være fordelaktig for programmets kjøretid og sluttbruk av tjenesten. I tillegg bør en mer nøyaktig optimaliseringsmodell konstrueres med normaliserte beslutningsvariabler. Til slutt bør optimaliseringsmodellen være algoritmebasert, der hovedmålet er å finne globalt optima, i stedet for lokalt optima som var metoden for dette prosjektet.

This thesis seeks to investigate how digital twin technology can be used to make smarter decisions and operate more efficiently in coastal navigation. The research questions were: (1) What are limiting factors of simulation-based route modelling? (2) How do we manage fidelity? (3) How can we utilise digital twin technology in coastal navigation? The research was successful in answering these questions.

A proposed digital framework was constructed for a route modelling approach based on set partitioning and simulated responses of a vessel in operation. The route model was created with high versatility, where altering a set of input variables could give a wide range of route alternatives. The network variables are origin, destination, spatial extent, and number of splits in direction 1 and 2, relative to the linear path between origin and destination. The simulated responses are dependent on the weather update variables: start of simulation, number of weather updates and time between each weather update.

A case study of RV Gunnerus was conducted. The main results show that a 3-section network with 3 network fidelity variations gave satisfying results. Furthermore, it was concluded that for large-scale networks requiring high-fidelity routing, a multiple-section network should be used, rather than a complete network from origin to destination. The model was successful in analysing seasonal variations, presenting optimal path variations, however with no clear seasonal trend. The value of a digital twin for RV Gunnerus is also discussed, where it was concluded that a baseline digital twin would be beneficial for real-time decision-support. With increasing technology maturity, the proposed simulation-based route model of this project could be included in a load-based digital twin.

For further research, the main efforts should be to further develop the route model to include subset-partitioning. This would be beneficial to computational time and end-use of the service. Additionally, a more accurate optimisation model should be constructed with normalised decision variables. Finally, the optimisation model should be algorithm-based, where the main goal is to find global optima, rather than local optima which was the method of this project.