Consumo de Combustível de Navios de Apoio Offshore com uso de Modelos de Machine Learning

Combustível é a maior despesa das empresas de navegação, tendo impacto direto no custo dos produtos transportados e consequentemente na economia. Em paralelo, existe uma preocupação mundial com o nível de emissões de poluentes, estando este nível, diretamente relacionado à queima de combustíveis fósseis. A diminuição do nível de emissões de CO2, NOx e SOx faz parte dos novos requisitos estabelecidos no Comitê de Proteção de Ambiente Marinho – MEPC da IMO (International Maritime Organization). A diminuição destes níveis, está diretamente relacionada à diminuição de consumo de combustíveis, e esta traduz-se em eficiência energética. Segundo a IMO uma série de medidas podem ser adotadas para redução de consumo em navios: Operações eficientes no consumo de combustíveis; Operação otimizada do navio; Otimização do casco e do propulsor; Otimização de máquinas e equipamentos; Otimização da movimentação de carga; Conservação e uso consciente de energia. Dentro de operações eficientes de consumo de combustíveis, tem-se dois pontos que podem impactar na eficiência do consumo: otimização da velocidade e otimização da potência fornecida pelos motores.

A classe de navios de apoio à plataformas offshore – PSV é de grande importância, devido ao seu grande número, bem como a grande frequência de viagens na região sudeste do Brasil. Este trabalho tem como objetivo apresentar os resultados da aplicação de ferramentas de inteligência artificial, como por exemplo aprendizado de máquina, à um banco de dados contendo informações de consumo, velocidade, condições ambientais, distância, duração, etc., coletados durante um longo período de tempo em um navio deste tipo, para determinar, com base nas condições ambientais e de disponibilidade de tempo de viagem, o empuxo requerido dos propulsores e a potência necessária que os motores deverão fornecer para se manter uma velocidade ótima, resultando em um consumo mais eficiente. Um sistema computacional com inteligência artificial deste tipo, pode ser instalado a bordo de navios gerando em tempo real informações de consumo eficiente e até mesmo controlando os motores de propulsão para que o consuma seja eficiente a cada instante durante uma viagem. O resultado geral é um consumo mais eficiente, menor nível de emissões e atendimento aos requisitos da IMO, tendo ainda impacto em redução de custos.