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俄罗斯海事船舶登记处
rs-class.org › 行业 › getIndustry 无缝冷变形钛合金管，牌号 IIT-IM、IIT-7M。技术规范 ТУ 5.961-11916-2007 于 2009 年 2 月 12 日由 RS 批准。
氢气如何帮助实现海上脱碳？...
显然，海运业是全球贸易的关键推动因素，也是世界经济不可或缺的一部分，但也越来越明显的是，需要采取紧急行动来应对该行业不断增长的排放。全球向可再生和可持续能源的转变，以限制气候变化的最严重影响，对包括海运业在内的每个行业都是一个挑战。海运每年排放约 9.4 亿吨二氧化碳，2018 年占全球温室气体 (GHG) 排放量的 2.8% [1]。在欧盟层面，海运的二氧化碳排放量在 2018 年超过 1.42 亿吨，2019 年为 1.36 亿吨。这相当于欧盟温室气体总排放量的约 4%。如果不迅速采取缓解措施，这些排放量预计将大幅增加。
MICA 中心发布年度海上安全报告
毒品、人口和违禁品贩运仍然是世界各地航运业关注的主要问题。然而，地缘政治新闻凸显了对海上空间的其他威胁，例如对海底电缆和管道的威胁，或影响船舶和港口基础设施的网络风险。
跨学科研究 - 供应链和麦片...
学位课程指南是建议在四年内完成此学位课程的建议课程。这只是将有效的几个计划之一，并且仅作为对学生的广泛指导。强烈鼓励每个学生与他们的学术顾问协商制定定制计划。其他信息也可以在学位工作中找到。
对海事行业中勒索软件事件的调查：探索关键风险因素
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efen，威尔逊儿子，阿萨港口，并在巴西的海事行业进行首次HVO测试
位于里约热内卢北部，阿萨港是拉丁美洲领先的深水工业港口设施。自2014年以来，它由Porto do doaçupoperações管理，这是由EIG控制的PrumoLogística之间的合作，以及Antwerp-Bruges International的港口。它由22家公认的公司组成，包括客户和合作伙伴，其中一些是世界一流的公司。随着既定和开发采矿和石油和天然气活动，Açu计划加速工业化，重点是低碳项目。它被认为是巴西的能量过渡港。
规划航向：电池在航运业的应用
在混合动力推进系统中，BESS 可使发动机（主发动机和辅助发动机）以恒定功率输出运行，同时电池提供调峰功能，从而有助于降低燃料消耗并提高发动机效率。一些系统也可以仅靠 BESS 运行，从而实现短时间的零排放运行，例如，当进入港口以减少近岸污染时。虽然全混合动力系统确实能够完全依靠电池供电，但这些系统中的电池尺寸不足以为船舶提供全程供电。将 BESS 纳入船舶电网还可以减少运行辅助发动机的需要，最大限度地减少机械磨损，并可以更轻松地进行发动机维护。在所有情况下，安装在船上的 BESS 都将使用船上发动机充电。虽然理论上可以使用岸电为发动机充电，但这需要从一开始就纳入船舶设计中或改装到船上。然而，目前缺乏岸电充电功能意味着此功能仅在某些情况下使用。
绘制课程：海事行业的电池
在混合推进系统中，BES可以通过允许发动机（主和辅助发动机）以恒定的功率输出运行来帮助降低燃油消耗并提高发动机效率，并且电池可提供峰值剃须功能。某些系统也只能在BES上运行，例如，在进入端口以减少接近岸的污染时，可以在短时间内运行零排放。虽然完整的混合动力系统确实能够纯粹拆卸电池电量，但这些系统中的电池的尺寸并不能使容器的全长供电。将Bess纳入船的电网还减少了运行辅助发动机的需求，最大程度地减少机械磨损并提供更轻松地进行发动机维护的选项。在所有情况下，安装在船上的BES都将使用车载发动机充电。在理论上是可能的，使用岸动力为发动机充电的能力是可能的，但从一开始就需要将其包含在船的设计中，或者被改装到容器上。但是，目前缺乏海岸充电功能意味着仅在某些情况下使用此功能。
建议引用：Dornemann, Jorin；Rückert, Nicolas；Fischer, Kathrin；Taraz, Anusch (2020)：海运物流中的人工智能和运筹学，在：Jahn, Carlos Kersten、Wolfgang Ringle、Christian M. (Ed.)：海运和城市物流中的数据科学：数据驱动的物流和可持续性解决方案。汉堡国际物流会议 (HICL) 论文集，第 14 卷。 30，ISBN 978-3-7531-2347-9，epubli GmbH，柏林，第 337-381 页，https://doi.org/10.15480/882.3140
目的：人工智能 (AI) 的应用有可能与运筹学方法相结合带来巨大进步。在我们的研究中，我们探索了当前使用 AI 方法解决优化问题的方法。目的是概述最新进展并研究它们如何适应海运物流。方法：进行并呈现结构化的文献综述。对已确定的论文和贡献进行分类和归类，并总结一些特别相关的贡献的内容和结果。此外，还进行了评估，确定了现有的研究差距并展望了未来的研究方向。发现：除了在优化领域大量使用 AI 关键词外，人们对使用机器学习自动学习优化问题的启发式方法的兴趣也日益浓厚。我们的研究表明，这些方法大多尚未适应海运物流问题。所发现的差距为未来研究中开发海运物流学习模型奠定了基础。原创性：在运筹学领域使用机器学习方法是一个有前途且活跃的研究领域，具有广泛的应用范围。从海运物流的角度回顾这些最新进展是一种新颖的方法，可以为未来研究和实践中开发海运物流大规模优化问题的解决方案带来优势。