Prosjektbeskrivelse

Dynamisk ressursallokering med maritim anvendelse (DRAMA)

En sentral utfordring innen offshore og sjøfartsberedskap er hvordan man kan planlegge og optimalisere posisjoneringen av fartøyer gitt et sett med nåværende og framtidige påvirkningsfaktorer slik at driftskostnader og risiko ifbm. helse, miljø og sikkerhet minimaliseres og tjenesteyting og profitt maksimeres.

I Norge har Kystverket (KV) ansvaret for slepebåtberedskapen i Nordområdene, på Vestlandet og på Sørlandet. Ved å overvåke og vurdere nåværende og framtidige faktorer som trafikksituasjonen, farvannene og værforholdene forsøker KV å planlegge og posisjonere slepebåtene sine gunstigst mulig, men per tid eksisterer det ikke noen objektiv metode eller dataprogram som kan bistå med dette. I stedet foretas flåteoptimaliseringen ad hoc gjennom valg tatt av en menneskelig operatør og basert på erfaring og kunnskap. Dette medfører subjektive avgjørelser og kan i verste fall føre til miljøkatastrofer og tap av menneskeliv, særlig ved uoversiktlige forhold og stor skipstrafikk. Objektive beregnende metoder implementert i et dataprogram vil være et nyttig verktøy for å bistå operatøren.

Slike metoder for dynamisk ressursallokering vil også være nyttige for flåteoptimalisering innen offshore. Med den planlagte, kraftige veksten i utbygging av olje- og gassfelt i Nordområdene vil også skipstrafikken øke kraftig det neste tiåret, for eksempel av plattformforsyningsskip (PSVer). De samme metoder og algoritmer som er tenkt utviklet for KVs slepebåter vil med små modifikasjoner også kunne benyttes for planlegging og dynamisk ressursallokering (reiserute, last, mannskap, logistikk, m.m.) av PSVer og andre flåter av skip innen offshore. Metodene vil kunne redusere kostnader, sikre miljøet, og medføre økt profitt for selskapene.

Tildeling av eventuelle forprosjektmidler vil frigjøre forskningstid for prosjektmedlemmene, som i sin tur vil kunne utvikle prototyper av nye metoder og publisere resultatene. Synliggjøring av metodenes gangbarhet gjennom et slikt forprosjekt vil på sikt kunne medføre videre forskning og utvikling på større prosjekter og reell implementering og bruk av dataprogrammer hos både KV og offshoreselskaper. Gevinsten ved suksess vil være stor samfunnsøkonomisk i form av redusert antall ulykker med dertilhørende tap av menneskeliv og skade på miljø. For offshoreselskaper vil det også være dobbelt gevinst i form av raskere og sikrere operasjon, men også mindre drivstoffutgifter og større miljøhensyn.

PROSJEKTGRUPPE:

1. Førsteamanuensis Robin T. Bye (prosjektleder), AIR-IKT
2. Professor Hans Georg Schaathun, AIR-IKT
3. Førsteamanuensis Siebe van Albada, AIR-Realfag
4. Senioringeniør Mikael Tollefsen, AIR-IKT
5. Stipendiat Brice Assimizele (ph.d. i flåteoptimalisering), AMO-Maritim teknologi

BUDSJETT, FINANSIERING OG TIDSRAMME

Prosjektets budsjett er på 1 MNOK og er finansiert av Høgskolen i Ålesund (500 000 kr) og Regionalt forskningsfond (RFF) Midt-Norge (500 000 kr).

RFF-prosjektet hadde oppstart 1. september 2013 og avsluttes formelt 30. juni 2014. Prosjektet vil likevel fortsette, med eller uten nye tildelte forskningsmidler, gjennom prosjektleders professorstipend (løper til august 2015) og stipendiatet (løper til oktober 2016).

HOVEDMÅL

Utarbeide nye og stringente algoritmer for dynamisk ressursallokering med maritim anvendelse basert på metoder innen felter som kunstig intelligens, kybernetikk, stokastisk optimering, informatikk og statistisk fysikk.

DELMÅL

Prosjektleder har allerede utviklet en beregnende algoritme kalt RHGA som kan bistå operatørene til KV med å optimalisere posisjoneringen av slepebåtflåten og dette arbeidet har resultert i to publikasjoner (Bye, van Albada, & Yndestad, 2010; Bye, 2012). Videre har prosjektdeltaker og ph.d.-stipendiat Brice Assimizele sammen med veiledere utviklet en eksakt metode for dynamisk slepebåtallokering (Assimizele, Oppen, & Bye, 2013). Det er et delmål å videreutvikle prosjektleders algoritme med tanke på faktisk implementering og bruk av ekte data og fortsette det gode samarbeidet med Kystverket (se samarbeidsavtale vedlagt). Samtidig er det et delmål å utvikle helt nye metoder basert på annen metodikk, og sammenlikne metodene. Metodene skal kunne brukes ikke bare for KVs slepebåtberedskap, men også for plattformforsyningsskip (PSVer) eller andre flåter av skip innen offshoreindustri. I tillegg ønsker vi å fortsette arbeidet med å utvikle eksakte løsninger (benchmarks) for å kunne vurdere kvaliteten på disse metodene. Arbeidet skal resultere i presentasjoner på internasjonale konferanser og minst to publikasjoner i tidsskrift på nivå 1 eller 2. I videre prosjekter er målet å raffinere og deretter implementere metodene for flåteoptimalisering som standard dataverktøy for KV og for offshoreselskaper. Delmålene kan oppsummeres slik:

• M1: Videreutvikle og forbedre eksisterende RHGA algoritme for dynamisk ressursallokering benyttet for KVs slepebåter, og utforske alternativ anvendelse.
• M2: Utvikle nye metoder basert på metodikk fra fagfeltene listet opp i hovedmålet og som kan benyttes på tvers av fagfelt, spesifikt både for KVs slepebåter og for PSVer innen offshore.
• M3: Utvikle benchmarks med eksakte løsninger og teoretisk algoritmehastighet for kvalitetsvurderinger av metodene.
• M4: Presentere arbeidet på internasjonale konferanser og gjennom to publikasjoner på nivå 1 eller 2.

FORSKNINGSINNHOLD

Problemer innen dynamisk ressursallokering er gjerne komplekse, ulineære, ikke-konvekse, stokastiske, osv. Ved optimalisering innen fagfeltet logistikk har man ofte løst enklere problemer statisk, dvs. funnet en optimal løsning for ett spesielt case i tid. Problemet med dette er at den virkelige verden ikke er statisk. Værforholdene endrer seg, nye situasjoner oppstår, og nye valg må tas. I dette prosjektet ønsker vi å kombinere det beste fra fagfelt som beregnende (kunstig) intelligens, kybernetikk, operations research/logistikk, stokastisk optimering, informatikk og statistisk fysikk. Lovende resultater er allerede oppnådd gjennom prosjektleders arbeid med optimalisering av slepebåter og tilhørende publikasjoner, samt i ph.d-stipendiatens nylige publikasjon. Hovedproblemene som skal løses for å oppnå delmålene M1-M4 kan oppsummeres slik:

• P1: Kartlegge faktorer som påvirker KVs operatører valg for slepebåtstyring og implementere disse på realistisk vis i RHGA-algoritmen. Undersøke behov for optimalisering av offshorefartøyer som PSVer og tilpasse RHGA til disse behovene. Utføre ytterligere testing med realistiske data og undersøke ytelse ifht. sanntidskrav.
• P2: I sammenheng med P1, undersøke alternative problemformuleringer og løsninger for styring av KVs slepebåter eller offshore PSVer.
• P3: I sammenheng med P1 og P2, definere og muligens omdefinere problemformuleringer slik at eksakte løsninger eksisterer og kan finnes innen rimelig tid. Utvikle test cases for disse formuleringene som kan fungere som benchmarks for å sammenlikne algoritmer ifht. nøyaktighet, ytelse, m.v.
• P4: Oppnå tilstrekkelig gode resultater med nye metoder slik at arbeidet utgjør et bidrag til verdenskunnskapen og er publiserbart. Finne riktige konferanser ifht. tematikk og problemstilling for presentasjon og publikasjon. Skaffe nettverk innen offshore-industrien ifht. potensielle framtidige samarbeidspartnere for å ta i bruk metodene i den virkelige verden. Skrive søknader om nye midler.

SAMARBEIDSPARTNERE

• Avdeling for ingeniør- og realfag ved Høgskolen i Ålesund
• Avdeling for maritim teknologi og operasjoner ved Høgskolen i Ålesund
• Kystverket
• Høgskolen i Molde