Thiết Kế Mạng Lưới Vận Tải Biển và Tác Động Môi Trường

Tài liệu nghiên cứu A liner shipping network design  routing and scheduling considering enviromental influences, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên sâu về

Trường đại học

University of Hamburg

Chuyên ngành

Logistics and Transportation

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

dissertation

2012

158
7
0

Phí lưu trữ

45 Point

Mục lục chi tiết

Foreword

Preface

1. Introduction

1.1. Freight Transporation Systems

1.2. Terms and Definitions

1.3. Routing and Scheduling

1.4. Routing and Scheduling in Maritime Shipping

2. Examples of Operational and Tactical Planning

3. Examples of Strategic Planning

3.1. SPP Network Design

3.2. Shortest Path Problem

3.3. Calculation of Ship Fuel Consumption

4. Strategic Liner Network Design

4.1. Decision Problem and Mixed Integer Programming Model

4.2. Mixed Integer Programming Model

4.3. Generation of Test Data

4.4. Evaluation of the Test Results

4.4.1. Evaluation of Solution Approaches

4.4.2. Testing the Effect of a Kite Propulsion System

4.4.3. Consideration of the Effects of some Parameters

6. Summary and Outlook

Appendix

A.1. Kite Propulsion Force Data Input

A.2. Wave Resistance Data Input

A.3. Great Circle Navigation Formulas

A.4. Computational Tests - Changing Revenue

Bibliography

List of Figures

List of Tables

Abbreviations

Nomenclature

Tóm tắt

I. Tổng Quan Thiết Kế Mạng Lưới Vận Tải Biển Bền Vững Hiện Nay

Vận tải biển đóng vai trò then chốt trong thương mại toàn cầu, vận chuyển hàng hóa khối lượng lớn trên khoảng cách xa. Tuy nhiên, ngành này cũng đối mặt với nhiều thách thức về môi trường, đặc biệt là lượng khí thải CO2 và SOX. Thiết kế mạng lưới vận tải biển hiệu quả và bền vững là yếu tố quan trọng để giảm thiểu tác động tiêu cực này. Nghiên cứu của Volker Windeck nhấn mạnh vai trò của các mô hình Operations Research trong việc cải thiện đồng thời mục tiêu kinh tế và sinh thái. Bài viết này đi sâu vào các giải pháp thiết kế mạng lưới vận tải biển, tập trung vào tính bền vững và hiệu quả. Mục tiêu là cung cấp cái nhìn toàn diện về cách các công ty vận tải biển có thể tối ưu hóa hoạt động của mình để đạt được cả lợi nhuận và trách nhiệm môi trường.

1.1. Tầm Quan Trọng của Vận Tải Biển Trong Thương Mại Toàn Cầu

Vận tải biển là xương sống của thương mại toàn cầu, đảm bảo luồng chảy hàng hóa liên tục giữa các quốc gia. Doanh nghiệp dựa vào vận tải biển để tiếp cận thị trường quốc tế và giảm chi phí vận chuyển trên các tuyến đường dài. Tuy nhiên, sự phụ thuộc này đi kèm với những thách thức về môi trường, thúc đẩy sự cần thiết phải đổi mới để tạo ra các phương pháp vận tải bền vững hơn. Các nghiên cứu chỉ ra rằng việc tối ưu hóa mạng lưới có thể giúp giảm đáng kể lượng khí thải và tiêu thụ nhiên liệu.

1.2. Thách Thức Môi Trường và Yêu Cầu Phát Triển Bền Vững

Ngành vận tải biển phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng trong việc giảm phát thải carbon và các chất ô nhiễm khác. Các quy định nghiêm ngặt hơn và nhận thức của người tiêu dùng về môi trường đang thúc đẩy các công ty vận tải biển tìm kiếm các giải pháp xanh hơn. Phát triển bền vững không chỉ là vấn đề đạo đức mà còn là lợi thế cạnh tranh. Các công ty có thể giảm chi phí vận hành, nâng cao uy tín và thu hút khách hàng bằng cách áp dụng các phương pháp vận tải thân thiện với môi trường.

1.3. Ứng Dụng Operations Research Trong Thiết Kế Mạng Lưới

Các mô hình Operations Research đóng vai trò quan trọng trong việc thiết kế các mạng lưới vận tải biển hiệu quả. Các mô hình này có thể giúp các công ty vận tải biển tối ưu hóa các tuyến đường, lịch trình, tốc độ tàu và sử dụng nhiên liệu. Theo nghiên cứu của Windeck, việc sử dụng các mô hình Operations Research tiên tiến có thể dẫn đến những cải thiện đáng kể về hiệu quả kinh tế và môi trường. Các thuật toán này xem xét nhiều yếu tố như điều kiện thời tiết, dòng hải lưu và đặc điểm của tàu để đưa ra quyết định tối ưu.

II. Vấn Đề Phát Thải và Ảnh Hưởng Đến Mạng Lưới Vận Tải Biển

Ngành vận tải biển tạo ra một lượng lớn khí thải CO2SOX, góp phần vào biến đổi khí hậu và ô nhiễm không khí. Việc giảm lượng khí thải này là một thách thức lớn, đòi hỏi các giải pháp sáng tạo và các biện pháp quản lý hiệu quả. Các quy định quốc tế, như các quy định của IMO (Tổ chức Hàng hải Quốc tế), đang thúc đẩy các công ty vận tải biển áp dụng các công nghệ sạch hơn và các hoạt động bền vững hơn. Nghiên cứu cũng chỉ ra, chậm hơi (slow steaming) có thể làm giảm đáng kể nhiên liệu tiêu thụ. Tuy nhiên, nó cũng ảnh hưởng đến việc vận hành mạng lưới.

2.1. Lượng Khí Thải CO2 và SOX Từ Vận Tải Biển Toàn Cầu

Vận tải biển tạo ra đáng kể lượng khí thải CO2SOX, gây ra những tác động nghiêm trọng đến môi trường. Cần có các biện pháp kiểm soát khí thải hiệu quả để giảm thiểu tác động tiêu cực này. Việc sử dụng nhiên liệu sạch hơn, cải tiến công nghệ tàu và tối ưu hóa các tuyến đường là những giải pháp quan trọng cần được triển khai. Dữ liệu thời tiết và hải lưu chính xác đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa các tuyến đường và giảm tiêu thụ nhiên liệu.

2.2. Tác Động Của Biến Đổi Khí Hậu Đến Ngành Vận Tải Biển

Biến đổi khí hậu gây ra những tác động đáng kể đến ngành vận tải biển, bao gồm mực nước biển dâng cao, thời tiết khắc nghiệt hơn và sự thay đổi của các dòng hải lưu. Các tác động này có thể ảnh hưởng đến cơ sở hạ tầng cảng, an toàn hàng hải và hiệu quả hoạt động. Các công ty vận tải biển cần phải thích ứng với những thay đổi này bằng cách đầu tư vào cơ sở hạ tầng bền vững, cải thiện khả năng chống chịu với thời tiết và áp dụng các phương pháp quản lý rủi ro hiệu quả.

2.3. Quy Định Quốc Tế và Yêu Cầu Giảm Phát Thải từ IMO

Các quy định quốc tế, đặc biệt là từ IMO, đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy giảm phát thải từ ngành vận tải biển. Các quy định này bao gồm các tiêu chuẩn về hiệu quả năng lượng của tàu, giới hạn về hàm lượng lưu huỳnh trong nhiên liệu và các biện pháp kiểm soát khí thải khác. Các công ty vận tải biển cần phải tuân thủ các quy định này và chủ động tìm kiếm các giải pháp vượt xa các yêu cầu tối thiểu để đạt được các mục tiêu bền vững.

III. Giải Pháp Thiết Kế Mạng Lưới Tối Ưu Tuyến và Tốc Độ Tàu

Một trong những giải pháp quan trọng nhất để giảm lượng khí thải trong vận tải biển là tối ưu hóa các tuyến đường và tốc độ tàu. Sử dụng dữ liệu thời tiết và hải lưu chính xác, các công ty vận tải biển có thể tìm ra các tuyến đường ngắn nhất và hiệu quả nhất, giảm thiểu tiêu thụ nhiên liệu và khí thải. Chậm hơi (slow steaming) là một chiến lược hiệu quả khác có thể giảm đáng kể nhiên liệu tiêu thụ, mặc dù nó có thể làm tăng thời gian vận chuyển.

3.1. Sử Dụng Dữ Liệu Thời Tiết và Hải Lưu Để Tối Ưu Tuyến

Sử dụng dữ liệu thời tiếthải lưu chính xác là yếu tố then chốt để tối ưu hóa các tuyến đường vận tải biển. Dữ liệu này cho phép các công ty vận tải biển tránh các điều kiện thời tiết bất lợi, tận dụng các dòng hải lưu thuận lợi và giảm thiểu thời gian vận chuyển. Các hệ thống dự báo thời tiết tiên tiến và các công cụ lập kế hoạch tuyến đường có thể giúp các công ty vận tải biển đưa ra các quyết định sáng suốt và cải thiện hiệu quả hoạt động.

3.2. Lợi Ích và Hạn Chế Của Chiến Lược Chậm Hơi Slow Steaming

Chậm hơi (slow steaming) là một chiến lược hiệu quả để giảm tiêu thụ nhiên liệu và khí thải trong vận tải biển. Tuy nhiên, nó cũng có thể làm tăng thời gian vận chuyển và ảnh hưởng đến lịch trình. Các công ty vận tải biển cần phải cân nhắc cẩn thận các lợi ích và hạn chế của chậm hơi và điều chỉnh tốc độ tàu cho phù hợp với từng tuyến đường và lịch trình cụ thể. Việc kết hợp chậm hơi với các biện pháp tối ưu hóa tuyến đường khác có thể giúp giảm thiểu các tác động tiêu cực.

3.3. Ứng Dụng Thuật Toán Tìm Đường Đi Ngắn Nhất Shortest Path

Các thuật toán tìm đường đi ngắn nhất (Shortest Path) đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa các tuyến đường vận tải biển. Các thuật toán này có thể giúp các công ty vận tải biển tìm ra các tuyến đường ngắn nhất và hiệu quả nhất giữa các cảng, giảm thiểu tiêu thụ nhiên liệu và khí thải. Việc kết hợp các thuật toán tìm đường đi ngắn nhất với dữ liệu thời tiết và hải lưu có thể dẫn đến những cải thiện đáng kể về hiệu quả hoạt động và tính bền vững.

IV. Áp Dụng Công Nghệ Hệ Thống Động Cơ Mới và Năng Lượng Gió

Việc áp dụng các công nghệ mới là một yếu tố quan trọng khác để giảm lượng khí thải trong vận tải biển. Các hệ thống động cơ mới, như động cơ chạy bằng LNG (khí tự nhiên hóa lỏng), có thể giảm đáng kể lượng khí thải CO2SOX. Sử dụng năng lượng tái tạo, như năng lượng gió, cũng có thể giúp giảm sự phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch. Nghiên cứu của Windeck cho thấy các tàu container trang bị thêm hệ thống đẩy bằng gió có thể tiết kiệm nhiên liệu đáng kể.

4.1. Ưu Điểm Của Động Cơ Chạy Bằng LNG Khí Tự Nhiên Hóa Lỏng

Động cơ chạy bằng LNG (khí tự nhiên hóa lỏng) mang lại nhiều ưu điểm so với động cơ truyền thống, bao gồm giảm đáng kể lượng khí thải CO2, SOX và các chất ô nhiễm khác. LNG cũng là một nhiên liệu sạch hơn và có sẵn hơn so với nhiên liệu hóa thạch truyền thống. Việc chuyển đổi sang động cơ chạy bằng LNG là một bước quan trọng để giảm tác động môi trường của ngành vận tải biển.

4.2. Tiềm Năng Sử Dụng Năng Lượng Gió Trong Vận Tải Biển

Sử dụng năng lượng gió có thể giúp giảm sự phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch và giảm lượng khí thải trong vận tải biển. Các công nghệ như buồm phụ trợ và diều kéo có thể khai thác sức mạnh của gió để đẩy tàu, giảm tiêu thụ nhiên liệu và khí thải. Nghiên cứu của Windeck cho thấy các tàu container trang bị thêm hệ thống đẩy bằng gió có thể tiết kiệm nhiên liệu đáng kể trên một số tuyến đường nhất định.

4.3. Các Giải Pháp Công Nghệ Tiên Tiến Khác Giảm Tiêu Thụ Nhiên Liệu

Ngoài LNGnăng lượng gió, có nhiều giải pháp công nghệ tiên tiến khác có thể giúp giảm tiêu thụ nhiên liệu trong vận tải biển. Các giải pháp này bao gồm thiết kế thân tàu tối ưu, hệ thống quản lý năng lượng thông minh và các công nghệ tiết kiệm nhiên liệu khác. Việc kết hợp các giải pháp công nghệ này có thể dẫn đến những cải thiện đáng kể về hiệu quả hoạt động và tính bền vững.

V. Nghiên Cứu Thực Tiễn Hiệu Quả Của Hệ Thống Đẩy Bằng Diều

Nghiên cứu của Windeck đã đánh giá hiệu quả của việc sử dụng hệ thống đẩy bằng diều trên các tàu container. Kết quả cho thấy hệ thống này có thể giảm đáng kể tiêu thụ nhiên liệu trên một số tuyến đường nhất định, đặc biệt là ở Bắc Đại Tây Dương. Tuy nhiên, hiệu quả của hệ thống này phụ thuộc vào điều kiện thời tiết và đặc điểm của tàu. Do đó, việc triển khai hệ thống đẩy bằng diều cần được đánh giá cẩn thận dựa trên từng trường hợp cụ thể.

5.1. Mô Hình Hóa và Mô Phỏng Hệ Thống Đẩy Bằng Diều

Nghiên cứu của Windeck đã sử dụng các mô hình hóa và mô phỏng tiên tiến để đánh giá hiệu quả của hệ thống đẩy bằng diều trên các tàu container. Các mô hình này xem xét nhiều yếu tố như điều kiện thời tiết, đặc điểm của tàu và hiệu suất của diều để đưa ra các ước tính chính xác về mức tiết kiệm nhiên liệu tiềm năng. Các mô hình này cũng có thể được sử dụng để tối ưu hóa thiết kế và vận hành của hệ thống đẩy bằng diều.

5.2. Kết Quả Thử Nghiệm và Đánh Giá Tiết Kiệm Nhiên Liệu

Kết quả thử nghiệm và đánh giá của Windeck cho thấy hệ thống đẩy bằng diều có thể giảm đáng kể tiêu thụ nhiên liệu trên một số tuyến đường nhất định. Mức tiết kiệm nhiên liệu có thể đạt tới 10-20% trong các điều kiện thuận lợi. Tuy nhiên, hiệu quả của hệ thống này phụ thuộc vào nhiều yếu tố và cần được đánh giá cẩn thận dựa trên từng trường hợp cụ thể.

5.3. Phân Tích Chi Phí Lợi Ích và Khả Năng Ứng Dụng Thực Tế

Việc phân tích chi phí - lợi ích là rất quan trọng để đánh giá khả năng ứng dụng thực tế của hệ thống đẩy bằng diều. Chi phí đầu tư ban đầu có thể cao, nhưng mức tiết kiệm nhiên liệu tiềm năng có thể bù đắp chi phí này trong thời gian dài. Ngoài ra, cần phải xem xét các yếu tố khác như chi phí bảo trì, đào tạo và tác động đến hiệu quả hoạt động. Việc triển khai hệ thống đẩy bằng diều cần được thực hiện sau khi phân tích kỹ lưỡng các yếu tố này.

VI. Tương Lai Thiết Kế Mạng Lưới Số Hóa và Hợp Tác Toàn Cầu

Tương lai của thiết kế mạng lưới vận tải biển sẽ được định hình bởi số hóa và hợp tác toàn cầu. Các công nghệ số, như IoT (Internet of Things) và AI (trí tuệ nhân tạo), có thể giúp cải thiện hiệu quả hoạt động, giảm tiêu thụ nhiên liệu và khí thải. Hợp tác toàn cầu giữa các công ty vận tải biển, chính phủ và các tổ chức quốc tế là rất quan trọng để thúc đẩy sự phát triển bền vững của ngành.

6.1. Vai Trò Của Số Hóa Trong Tối Ưu Hóa Mạng Lưới Vận Tải Biển

Số hóa đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa mạng lưới vận tải biển. Các công nghệ số như IoT (Internet of Things) và AI (trí tuệ nhân tạo) có thể giúp thu thập và phân tích dữ liệu, cải thiện dự báo và đưa ra các quyết định sáng suốt. Việc áp dụng các công nghệ số có thể dẫn đến những cải thiện đáng kể về hiệu quả hoạt động, tính bền vững và khả năng cạnh tranh.

6.2. Thúc Đẩy Hợp Tác Toàn Cầu Vì Mục Tiêu Phát Triển Bền Vững

Hợp tác toàn cầu là rất quan trọng để thúc đẩy sự phát triển bền vững của ngành vận tải biển. Các công ty vận tải biển, chính phủ và các tổ chức quốc tế cần phải hợp tác để chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm và các thực hành tốt nhất. Hợp tác cũng cần thiết để xây dựng các tiêu chuẩn và quy định chung, đảm bảo rằng tất cả các công ty vận tải biển đều tuân thủ các yêu cầu về môi trường.

6.3. Định Hướng Nghiên Cứu và Phát Triển Trong Tương Lai

Nghiên cứu và phát triển (R&D) đóng vai trò quan trọng trong việc tìm ra các giải pháp mới để giảm tác động môi trường của ngành vận tải biển. Các lĩnh vực nghiên cứu quan trọng bao gồm nhiên liệu thay thế, công nghệ tàu tiên tiến, hệ thống quản lý năng lượng thông minh và các giải pháp số hóa. Việc đầu tư vào R&D là rất quan trọng để đảm bảo rằng ngành vận tải biển có thể tiếp tục phát triển bền vững trong tương lai.

24/05/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Produktion und Logistik Herausgegeben von B. Fleischmann, Augsburg, Deutschland M. Grunow, München, Deutschland H. Günther, Berlin, Deutschland S.

Helber, Hannover, Deutschland K. Inderfurth, Magdeburg, Deutschland H. Kopfer, Bremen, Deutschland H. Meyr, Hohenheim, Deutschland Th.

Spengler, Braunschweig, Deutschland H. Stadtler, Hamburg, Deutschland H. Tempelmeier, Köln, Deutschland G. Wäscher, Magdeburg, Deutschland Diese Reihe dient der Veröffentlichung neuer Forschungsergebnisse auf den Gebieten der Produktion und Logistik.

Aufgenommen werden vor allem herausragende quantitativ orientierte Dissertationen und Habilitationsschriften. Die Publikationen vermitteln innovative Beiträge zur Lösung praktischer Anwendungsprobleme der Produktion und Logistik unter Einsatz quantitativer Methoden und moderner Informationstechnologie. Herausgegeben von Professor Dr. Bernhard Fleischmann Professor Dr.

Herbert Meyr Universität Augsburg Universität Hohenheim Professor Dr. Martin Grunow Professor Dr. Spengler Technische Universität München Technische Universität Braunschweig Professor Dr. Hans-Otto Günther Professor Dr.

Hartmut Stadtler Technische Universität Berlin Universität Hamburg Professor Dr. Stefan Helber Professor Dr. Horst Tempelmeier Universität Hannover Universität Köln Professor Dr. Karl Inderfurth Professor Dr.

Gerhard Wäscher Universität Magdeburg Universität Magdeburg Professor Dr. Herbert Kopfer Universität Bremen Kontakt Professor Dr. Hans-Otto Günther Technische Universität Berlin H 95, Straße des 17. Juni 135 10623 Berlin Volker Windeck A Liner Shipping Network Design Routing and Scheduling Considering Environmental Influences Foreword by Prof.

Hartmut Stadtler Volker Windeck Hamburg, Germany Dissertation University of Hamburg, 2012 ISBN 978-3-658-00698-3 ISBN 978-3-658-00699-0 (eBook) DOI 10.1007/978-3-658-00699-0 The Deutsche Nationalbibliothek lists this publication in the Deutsche Nationalbibliografie; detailed bibliographic data are available in the Internet at http://dnb. Library of Congress Control Number: 2012951488 Springer Gabler © Springer Fachmedien Wiesbaden 2013 This work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the whole or part of the material is concerned, specifically the rights of translation, reprinting, reuse of illustrations, recitation, broadcasting, reproduction on microfilms or in any other physical way, and transmission or information storage and retrieval, electronic adaptation, computer software, or by similar or dissimilar methodology now known or hereafter developed. Exempted from this legal reservation are brief excerpts in connection with reviews or schol- arly analysis or material supplied specifically for the purpose of being entered and executed on a computer system, for exclusive use by the purchaser of the work.

Duplication of this pub- lication or parts thereof is permitted only under the provisions of the Copyright Law of the Publisher’s location, in its current version, and permission for use must always be obtained from Springer. Permissions for use may be obtained through RightsLink at the Copyright Clearance Center. Violations are liable to prosecution under the respective Copyright Law. The use of general descriptive names, registered names, trademarks, service marks, etc.

in this publication does not imply, even in the absence of a specific statement, that such names are exempt from the relevant protective laws and regulations and therefore free for general use. While the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the date of publication, neither the authors nor the editors nor the publisher can accept any legal responsibility for any errors or omissions that may be made. The publisher makes no warranty, express or implied, with respect to the material contained herein. Printed on acid-free paper Springer Gabler is a brand of Springer DE.

Springer DE is part of Springer Science+Business Media.de Foreword Transport by ship is regarded as the most economical and ecological means of transport for carrying large and heavy volumes over long distances. Still or as a result, total world-wide container shipping is due to its mere size one of the largest carbon dioxide (CO2) and sulphur oxides (SOX) polluters today. Hence, recommendations for reducing these emissions are most welcome. This thesis not only presents a decision support system for designing a liner shipping network and its operation.

It is also a nice example for how Operations Research models and algorithms can help to improve both economical and ecological objectives simultaneously! This research is based on detailed real-world data for currents, winds and waves a ship may face on a given passage. It is used as an input to a shortest path and a strategic mathematical model. As means to reduce emissions and fuel consumption, slow steaming as well as additional propulsion systems are incorporated into the models. A large computational test with container ships equipped with the latest technology for an additional wind propulsion system (i., a kite) shows that significant reductions of fuel consumption can be expected only on specific passages (like the North Atlantic).

Much more important in this respect is the choice of an appropriate speed (including slow steaming) for each leg on a ships round trip. Although Volker Windeck has put much emphasis on making use of the latest and most accurate data, it is recommended not to generalize his find- ings on the potential reduction of fuel consumption and emissions. Instead, shipping companies should implement the model suite developed and doc- umented in this thesis and perform their own calculations considering their fleet of container ships and customer base. It has been a great pleasure to have been able to collaborate with Volker Windeck during the last four years and to see a fascinating topic ripening and yielding computational results which in this breadth could neither be achieved by simple human reasoning nor by real-word experiments.

vi Foreword I sincerely hope that his model suite including a highly innovative math- euristic will not only be of interest to the academic world but will also be used intensively by shipping companies. Hartmut Stadtler Preface In this thesis the results of the research are presented which were carried out at the Institute for Logistics and Transportation of the University of Hamburg. I am very grateful to Prof. Hartmut Stadtler for giving me the opportunity to engage in this research topic which is linked to very challeng- ing, technical questions and contains a great portion of maritime flair, too.

Whenever necessary he offered his time and always got me back on track with his enormous experience and stimulating suggestions. Knut Haase deserves special thanks for reviewing my thesis as a co-supervisor and also providing valuable advice on how to solve my shortest path problem. Also, I thank Prof. Stefan Voß for taking on the chair on the dissertation committee and being an obviously interested reader of my dissertation which he expressed in enriching suggestions and questions during my thesis defence.

My thanks also to the core of in-house supporters and dear colleagues Christopher Haub, Florian Kröger and Julian Wulf for proofreading and mul- tiple good suggestions and Sylvia Kilian and Stefanie Nonnsen for providing a friendly atmosphere. Much support was given from my former colleagues Dr. Martin Albrecht, Dr. Carolin Püttmann and Dr.

Christian Seipl who were always offering their help to get me started with my research. My sincere thanks go to all the companies and organizations, that of- fered me their time when discussing my research project. Among them Dr. Thomas Bruns and Mr.

Hill of the DWD (German Meteorological Service) who deserve a special thanks for their interest and support and es- pecially providing me with weather data on wind and waves being a most valuable basis of my research. Finally, I would like to thank my wife and family for accompanying me with unlimited love and support, which allowed me to accomplish this set goal. Volker Windeck Contents List of Figures xi List of Tables xv Abbreviations xvii Nomenclature xix 1 Introduction 1 1.1 Freight Transporation Systems .2 Terms and Definitions .3 Routing and Scheduling .4 Routing and Scheduling in Maritime Shipping .1 Examples of Operational and Tactical Planning .2 Examples of Strategic Planning .2 SPP Network Design .3 Shortest Path Problem .4 Calculation of Ship Fuel Consumption. 62 4 Strategic Liner Network Design 79 4.2 Decision Problem and Mixed Integer Programming Model .2 Mixed Integer Programming Model .1 Generation of Test Data .2 Evaluation of the Test Results .1 Evaluation of Solution Approaches .2 Testing the Effect of a Kite Propulsion System .3 Consideration of the Effects of some Parameters.

114 6 Summary and Outlook 119 A Appendix 123 A.1 Kite Propulsion Force Data Input .3 Wave Resistance Data Input .4 Great Circle Navigation Formulas .5 Computational Tests - Changing Revenue. 126 Bibliography 127 List of Figures 2.1 Global container handling from 2000 to 2009 and forecasts for 2010 and 2011, according to Tiedemann (2011) .2 Ship routes without and with subtours .3 Tramp ship routing example, on the basis of Lin and Liu (2011, p.4 Passenger and ferry time-space network, according to Lai and Lo (2004, p.1 Constructing Isochrones, according to Szlapczynska and Smierzchal- ski (2007, p.2 Constructing a network, according to (Hagiwara 1989, p.3 Example of a network connecting harbours Cadiz and New York - Newark, network displayed with Google Earth .4 Constructing center points, according to Lee et al.5 Creating interception arcs to given grid resolution .6 Determination of course between interception point I1 and I2 47 3.7 Pseudo code according to Grünert and Irnich (2005, p.8 Label-setting example, step 1 .10 Labelsetting example, further iteration steps .11 Label-setting example, optimal solution .12 Wind directions and angles according to ships heading .13 SkySails, possible courses (SkySails 2009) .14 SPPTW from Le Havre to Miami network with resolution of 60nm (top) and resolution of 240nm (bottom), displayed with Google Earth.15 SPP from Cadiz to Miami, with (white) and without (black line) sail at 23 kn, displayed with Google Earth.16 Fuel consumption by ship type. 69 xii List of Figures 3.17 Fuel consumption for travelling across the Atlantic Ocean with- out sail assistance on ship of type Laetitia.18 Travelled distances for travelling across the Atlantic Ocean without sail assistance on ship of type Laetitia.19 Fuel consumption and travelled distances for travelling within the Gulf of Mexico.20 Mean fuel savings in % when using sail assistance.21 Carrying capacity in TEU and installed machine power for all ship types.22 Mean fuel savings in % when using the SPPTW algorithm compared to the LFCP algorithm.23 Mean travel time saved in % when using the SPPTW algo- rithm compared to the LFCP algorithm.24 Mean fuel savings in % when using the SPPTW algorithm compared to the regular SPP algorithm.25 Mean distance and travel time saved in % when using the SPPTW algorithm compared to the regular SPP algorithm.1 Example of harbour call sequences according to (Rana and Vickson 1991, p.3 Hapag-Lloyd South China Sea Expr.4 CMA CGM French Asia Line 12, CGM (2011) .5 Possible routes of a cargo from load harbour i = 4 to unload harbour j = 5 on a ship’s round trip.6 Visualisation of the Hybrid Algorithm .7 Vector setting example.8 The VNS Pseudo code .9 Neighbourhood and Local Search heuristics.1 Progress of the objective function value during the Matheuris- tic run for test set (23, 3lSwS, 04, 650, 4.2 Harbour visiting sequence of ships of type ’Rafaela’ (white line) ’Alicante’ (grey line) and ’Moliere’ (black line) and their corresponding schedules (see tables at harbours; Arr = arrival time; Dep = departure time)(2011 c Google). To view this figure in colour please refer to: www.de/ Buch/978-3-658-00698-3/A-Liner-Shipping-Network-Design.

113 List of Figures xiii A.1 Kite propulsion force gradient .2 Wave resistance factor according to (Yaozong 1989, p.3 Determination of a great circle route. 125 List of Tables 2.1 Comparison of operational characteristics of freight transporta- tion modes (Christiansen et al.2 Strategic, tactical and operational planning tasks in maritime transportation according to Christiansen et al.1 Literature overview on environmental routing .2 Value constraints for remaining drag coefficient approximation function (Schneekluth 1988, p.3 List of all 33 harbours considered.4 Harbour to harbour connections .5 Ships maximum service speeds .4 Classification scheme according to Kjeldsen (2009) .2 Ship test settings .3 Comparison of solution quality between Matheuristic and the original mixed integer programming model .4 Evaluating the effect of an alternative kite propulsion system .5 Evaluating the effect of changing fuel costs .6 Evaluating the effect of changing charter rates .1 Data input for a kite of 160 m2 .3 Evaluating the effect of changing revenues .

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu "Thiết Kế Mạng Lưới Vận Tải Biển: Giải Pháp Bền Vững Cho Ngành Giao Thông" cung cấp cái nhìn sâu sắc về việc phát triển mạng lưới vận tải biển một cách bền vững, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tối ưu hóa các tuyến đường và cải thiện hiệu quả vận chuyển hàng hóa. Tài liệu này không chỉ đề cập đến các giải pháp kỹ thuật mà còn phân tích các yếu tố kinh tế và môi trường ảnh hưởng đến ngành giao thông. Độc giả sẽ tìm thấy những lợi ích rõ ràng từ việc áp dụng các phương pháp thiết kế hiện đại, giúp giảm thiểu chi phí và tác động tiêu cực đến môi trường.

Để mở rộng thêm kiến thức về lĩnh vực này, bạn có thể tham khảo các tài liệu liên quan như Luận văn thạc sĩ quản lý xây dựng các nhân tố ảnh hưởng đến công tác vận hành hạ tầng giao thông trên địa bàn tỉnh Bến Tre, nơi phân tích các yếu tố tác động đến hiệu quả vận hành hạ tầng giao thông. Ngoài ra, Luận văn thạc sĩ nghiên cứu ứng dụng ITS trong quản lý thu phí tự động sẽ cung cấp cái nhìn về công nghệ thông tin trong quản lý giao thông. Cuối cùng, Luận án tiến sĩ vai trò của nhà nước đối với mô hình kinh tế chia sẻ trong lĩnh vực vận tải ở Việt Nam sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về vai trò của chính phủ trong việc phát triển các mô hình vận tải bền vững. Những tài liệu này sẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện hơn về các khía cạnh khác nhau của ngành giao thông.