4. Advanced Data Analytics for Maritime Energy Efficiency

Das Kapitel beginnt mit der kritischen Notwendigkeit, die Energieeffizienz zu steigern und die Kohlendioxidemissionen (CO2) in der internationalen Schifffahrt zu verringern. Er beleuchtet die ökologischen und wirtschaftlichen Auswirkungen der Schiffsabgase, die durch die Verbrennung von Schweröl und Flüssigerdgas verursacht werden. Der Text untersucht verschiedene regulatorische Maßnahmen wie den Energy Efficiency Design Index (EEDI) und den Ship Energy Efficiency Management Plan (SEEMP), die darauf abzielen, den Treibstoffverbrauch und die Treibhausgasemissionen zu senken. Das Kapitel geht auf die verschiedenen Arten von Kraftstoffverbrauchsprognosemodellen ein, einschließlich White Box Models (WBM), Black Box Models (BBM) und Grey Box Models (GBM), die jeweils einzigartige Vorteile und Einschränkungen bieten. Es bietet eine eingehende Analyse statistischer Techniken wie linearer und nichtlinearer Regression, die für die Vorhersage von Kraftstoffverbrauchstrends auf der Grundlage operativer Faktoren unverzichtbar sind. Der Text behandelt auch fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens, darunter Support Vector Regression (SVR) und Random Forest Regression (RFR), die eine hohe Genauigkeit bei der Vorhersage des Kraftstoffverbrauchs bieten. Das Kapitel umfasst detaillierte Fallstudien und vergleichende Analysen, die die praktische Anwendung dieser Techniken bei der Optimierung von Schiffsrouten, Geschwindigkeiten und operativen Praktiken veranschaulichen. Durch die Integration dieser fortschrittlichen Datenanalysemethoden bietet das Kapitel einen Fahrplan zur Erreichung signifikanter Verbesserungen der maritimen Energieeffizienz und Nachhaltigkeit.