6、航次能效与碳强度管理

所属：大宗物流运输智能决策平台

一、场景说明

业务视角：IMO 的 CII（碳强度指标）分级、EU ETS 碳配额、FuelEU Maritime，已经把碳排放从「ESG 报告里的一句话」变成了经营变量：CII 连续三年 D 或 E 要整改，EU ETS 按航次实际排放买配额，客户的绿色运输要求会写进合同。船东和货主都需要按航次算清楚：

这个航次烧了多少油、排了多少 CO₂、EEOI 是多少；

年度 CII 折算下来是几级，剩余航次怎么跑才能不掉档；

在 ETA 约束下降速到多少最省油，能省多少、少排多少；

能不能用 JIT（Just-In-Time）到港把「锚地空等」换成「海上慢行」，一举两得。

本子场景用船讯网的计划航距 + 实际航迹 + ETA 接口 + 船舶档案，结合客户内部油耗模型参数，实现按航次的能效核算与优化建议。

客户视角：船东技术 / 能效管理部门、租家 ESG 与合规部门、集团可持续发展部。

二、实现流程

步骤	阶段	使用接口	关键计算 / 业务逻辑
1.1 计划航距	① 数据获取	PlanRouteByPort	港到港计划航距（海里）
1.2 实际航迹	① 数据获取	GetShipTrack	实际航距、航速剖面、停泊与慢行段
1.3 剩余航程	① 数据获取	GetSingleETAPrecise	剩余里程、当前航速、可指定 speed 做情景推演
1.4 船舶参数	① 数据获取	SearchShipParticular	DWT、设计航速、船型、建造年
1.5 航次边界	① 数据获取	GetPortofCallByShip	航次起讫港与时间边界
1.6 港口停留	① 数据获取	GetShipStatus	在港状态区分航行段与停泊段
2.1 轨迹清洗	② 计算处理	—	剔除漂点、分离 AIS / PRED、切分航段
2.2 实际航距计算	② 计算处理	—	相邻点大圆距离累加
2.3 油耗模型	② 计算处理	—	主机功率 ∝ V³（海军部系数）+ 辅机 + 锅炉
2.4 EEOI 计算	② 计算处理	—	CO₂ ÷ (货量 × 海里)
2.5 CII 折算	② 计算处理	—	AER / cgDIST 与 IMO 参考基线比对 → A~E
2.6 航速优化	② 计算处理	—	ETA 约束下最小化油耗的一维搜索
3.1 评级预测	③ 业务判断	—	已完成航次累计 + 剩余航次预测 → 年度评级
3.2 JIT 建议	③ 业务判断	—	结合 A5 等泊预测给出降速到港建议
4.1 能效看板	④ 输出应用	—	单航次能效卡 + 年度 CII 进度条
4.2 优化建议	④ 输出应用	—	建议航速、节油量、减排量、成本节省
4.3 合规报告	④ 输出应用	—	EU ETS / CII 报表导出

三、接口调用与响应

3.1 PlanRouteByPort 计划航距

{"code": 0, "data": {"distance": 4376.3, "duration_days": 15.2, "route": [{"lng": 120.314, "lat": 36.067}]}}

distance 作为「理论最短航距基准」，与实际航距对比可得出绕航系数。

3.2 GetShipTrack 实际航迹

{"code": 0, "data": [{"utc": 1725903600, "lat": 35.20, "lng": 121.05, "sog": 12.1, "cog": 88, "data_source": "AIS"}]}

关键：data_source 必须区分。PRED 是船讯网预测补点，用于补齐轨迹连续性，但计算实际油耗时应只使用 AIS 点，否则会把预测航速当成实测航速。

3.3 GetSingleETAPrecise 情景推演

指定 speed 做「如果降速到 11 节，ETA 会晚多少」的推演，是航速优化的核心工具。

3.4 SearchShipParticular 船舶参数

取 deadweight（DWT，用于 cgDIST 分母）、speed_service / speed_max（航速优化的可行域上界）。

四、计算逻辑

4.1 轨迹清洗与实际航距

中文说明：先按时间排序并剔除时间倒序的重复点；再用相邻点的大圆距离除以时间差推算航速，超过 60 节视为漂点剔除；然后按 data_source 分离 AIS 与 PRED，油耗计算只用 AIS；最后对相邻 AIS 点累加距离得到实际航距，并按航速是否低于 1 节切分出「航行段」与「停泊 / 慢行段」。

4.2 油耗与排放模型

中文说明：船舶主机功率与航速近似成立方关系（海军部系数法）：在给定排水量下，功率 P ∝ V³，因此日油耗 ≈ 设计日油耗 × (V / V_design)³。辅机与锅炉按停泊与航行两种状态分别给常数。CO₂ 排放量按燃油的碳含量系数折算（重油约 3.114 t-CO₂ / t-燃油，柴油约 3.206，LNG 约 2.75）。

4.3 EEOI 与 CII

中文说明：EEOI（能效运营指标）= 该航次 CO₂ 排放量 ÷（货物吨数 × 运输海里），单位 g-CO₂/(t·nm)，越低越好。CII 常用两种口径：AER（年度 CO₂ ÷ 载重吨 × 海里）与 cgDIST（考虑载重利用的修正口径）。评级方法：先按 IMO 给出的船型参考基线（a、c 参数）算出该船该年的「要求值」，再算四个等级边界（dd vectors 对应的比值），把实际值落在哪个区间即为 A~E 级。本版用可配置的基线参数实现，实际项目应以 IMO MEPC 最新决议的 dd vectors 为准。

4.4 ETA 约束下的航速优化

中文说明：油耗对航速是立方关系，所以「能慢就慢」最省油，但慢过头会误了 ETA。优化问题是在「到达时间不晚于要求时间」的约束下，求能耗最小的航速。做法是在可行航速区间（下限取能维持舵效的最低航速，一般不低于设计航速的 40%；上限取 speed_max）内做一维搜索，对每个候选航速调用 GetSingleETAPrecise（传入 speed）得到 ETA 与油耗估算，取满足 ETA 约束且油耗最小的航速。为控制接口调用量，可用本地油耗模型先粗筛出 2–3 个候选值再调用接口确认。

4.5 JIT 到港建议

中文说明：如果 A5 预测出目标港要等泊 30 小时，那么全速赶过去然后在锚地熄火等待，是最不经济的做法——因为油耗对航速是立方关系，把等待时间挪到海上慢行，总到达（靠泊）时间不变，但油耗大幅下降。计算方式：用 A5 的等泊预测值 W，把可用航行时间从 T 延长到 T+W，重跑 4.4 的航速优化，比较「原方案油耗」与「JIT 方案油耗」的差值，即为节油量与减排量。

五、输出的应用形态

单航次能效卡：计划航距 vs 实际航距（绕航系数）、平均航速、油耗明细（主机 / 辅机 / 锅炉）、CO₂ 排放量、EEOI，以及与船队同型船的基准对比。

年度 CII 进度：已完成航次累计排放 + 剩余航次预测，进度条显示当前折算评级与目标评级的差距。

航速优化建议卡：建议航速、预计 ETA、节油量、减排量、成本节省，一键下发到船上 / 调度。

六、数据边界与常见问题

数据边界：航距、航迹、ETA、船舶档案来自船讯网；油耗模型参数（设计日油耗、SFOC、辅机与锅炉消耗）、货量、燃油价格、IMO 基线参数来自内部系统与公开法规。

Q1：为什么不能用 PRED 点算油耗？
PRED 是船讯网的预测补点，不是 AIS 实测值。把它当实测航速会扭曲航速剖面，导致油耗估算失真。PRED 点只用于轨迹可视化连续性。

Q2：立方定律准不准？
在常用航速区间内（设计航速的 60%–100%）工程上足够准；低于 50% 设计航速时立方定律会低估油耗，需要引入修正系数或用实船数据标定。建议每季度用实际加油量与模型输出做一次回归校准。

Q3：CII 基线参数哪里来？
IMO MEPC 决议（如 MEPC.355(78)）按船型给出 a、c 与 dd vectors。本子场景把这些做成可配置参数，法规更新时只需改配置，不改代码。

6、航次能效与碳强度管理

一、场景说明#

二、实现流程#

三、接口调用与响应#

3.1 PlanRouteByPort 计划航距#

3.2 GetShipTrack 实际航迹#

3.3 GetSingleETAPrecise 情景推演#

3.4 SearchShipParticular 船舶参数#

四、计算逻辑#

4.1 轨迹清洗与实际航距#

4.2 油耗与排放模型#

4.3 EEOI 与 CII#

4.4 ETA 约束下的航速优化#

4.5 JIT 到港建议#

五、输出的应用形态#

六、数据边界与常见问题#