HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
Lọc theo danh mục
liên kết website
Lượt truy cập
Lượt truy cập :
20,980,619
- Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam
50
Tự động hóa (CAD/CAM, v.v..) và các hệ thống điều khiển, giám sát, công nghệ điều khiển số bằng máy tính (CNC), …
BB
Nguyễn Xuân Long, Lương Tú Nam, Nguyễn Phương Lâm, Lê Văn Tấn, NGUYỄN PHƯƠNG LÂM(1)
Nghiên cứu xác định hướng đi và tốc độ an toàn cho tàu nhằm đảm bảo phòng ngừa đâm va cho tàu thuyền trong điều kiện thời tiết xấu thông qua hệ thống nhận dạng tự động AIS
Research to determine safe direction and speed for vessels to ensure collision prevention for vessels in bad weather conditions throughais automatic identification system
Tạp chí Giao thông vận tải
2024
8
89-92
2354-0818
Trong điều kiện thời tiết xấu, khả năng xảy ra đâm va tàu thuyền khi hành trình trên biển, trên luồng hàng hải là rất lớn, ảnh hưởng nghiêm trọng đến an toàn, an ninh, kinh tế cũng như môi trường. Trong bài báo này, một mô hình xác định hướng đi, tốc độ an toàn cho tàu và cảnh báo nguy cơ đâm va giữa các tàu khi hành trình trong điều kiện thời tiết xấu từ các dữ liệu của AIS. Mô hình xác định các yếu tố rủi ro một cách toàn diện như cấp sóng gió, hướng đi, vận tốc của tàu, từ đó xác định nguy cơ đâm va và đề xuất hướng đi và tốc độ an toàn cho tàu. Để xác minh tính hiệu quả của mô hình đề xuất, dữ liệu AIS của tàu đã được sử dụng để tiến hành thử nghiệm. Kết quả cho thấy mô hình đề xuất có thể dự đoán nguy cơ đâm va, xác định hướng đi và tốc độ an toàn cho tàu với độ chính xác cao khi tàu hành trình trong điều kiện thời tiết xấu.
In bad weather conditions, the possibility of ship collisions while traveling at sea or on maritime channels is very high, seriously affecting safety, security, economy as well as the environment. In this article, a model determines the safe direction and speed for ships and warns of the risk of collision between ships when traveling in bad weather conditions from AIS data. The model comprehensively determines risk factors such as wind level, direction and speed of the ship, thereby determining the risk of collision and suggesting a safe direction and speed for the ship. To verify the effectiveness of the proposed model, ship AIS data was used to conduct experiments. The results show that the proposed model can predict the risk of collision and determine the safe direction and speed for the ship with high accuracy when the ship is traveling in bad weather conditions.
TTKHCNQG, CVb 12
Xem toàn văn