海上风电安装船的耐波性计算与评估文献综述

 2024-06-18 15:48:44
{title}{title}摘要

海上风电作为一种清洁可再生能源,近年来在全球范围内得到迅速发展。

海上风电安装船作为海上风电建设的关键装备,其耐波性直接关系到安装作业的安全性和效率。

本文综述了海上风电安装船耐波性计算与评估的研究现状,阐述了安装船的类型、特点以及主要船型参数,并介绍了线性水动力计算方法、非线性水动力计算方法、时域与频域分析方法等耐波性计算方法,以及模型试验和数值模拟在耐波性评估中的应用。

此外,本文还归纳了不同海况下安装船运动响应、系泊系统受力以及作业安全性评估的研究进展。

最后,展望了海上风电安装船耐波性研究的发展趋势。


关键词:海上风电;安装船;耐波性;计算方法;评估

1概述

随着全球能源需求的不断增长和环保意识的日益增强,海上风电作为一种清洁可再生能源,近年来在全球范围内得到迅速发展。

海上风电安装船是海上风电场建设的关键装备之一,其主要作用是将风电机组的各个部件从港口运输到海上风电场,并将其安全、高效地安装到预定位置。


耐波性是衡量船舶在波浪中航行和作业能力的重要指标之一。

对于海上风电安装船而言,其作业环境恶劣,常年受到风浪流等环境因素的影响,因此对耐波性要求极高。

优良的耐波性能可以保证安装船在海上航行和作业过程中的安全性和稳定性,提高安装效率,降低施工成本。


海上风电安装船的耐波性与其船型设计、作业海况、装载状态等因素密切相关。

为了准确评估安装船的耐波性能,需要对其进行系统、科学的计算与评估。

2研究概况

#2.1海上风电安装船类型及特点
海上风电安装船根据其结构和功能特点,可以分为自升式安装船、浮式安装船和自航式起重船三种主要类型。


自升式安装船:通过升降桩腿支撑船体,作业时桩腿插入海底,将船体抬升至水面以上,具有作业稳定性高、承载能力强等优点,适用于水深较浅的海域。

文献[7]对海上风电安装船的关键技术进行了综述,指出了自升式平台在浅水区应用广泛,但其作业水深受限,通常在60米以内。

浮式安装船:通过调整压载水舱的注排水量来控制船体姿态,利用动力定位系统或锚泊系统保持船舶位置,具有作业水深大、对海床环境影响小等优点,适用于水深较深的海域。

文献[21]介绍了一种半潜式浮式风机安装平台,并对其进行了疲劳载荷分析。

自航式起重船:船上配备大型起重机,依靠自身的推进系统航行至作业海域,并利用起重机进行风机安装作业,具有机动灵活、作业效率高等优点,适用于各种水深的海域。


#2.2安装船耐波性研究
海上风电安装船的耐波性研究主要集中在以下几个方面:
水动力性能预报:采用理论计算、模型试验和数值模拟等方法,对安装船在不同海况下的运动响应、波浪载荷、系泊系统受力等进行预报,为船舶设计和作业安全评估提供依据。

文献[11]基于势流理论,研究了三维复杂浮体的水动力分析方法,并开发了相应的计算程序。

作业窗口预报:基于安装船的耐波性能和作业海况,预报可进行安全作业的时间窗口,为海上风电场的施工组织和调度提供参考。

文献[2]提出了一种基于改进COGSO算法的安装船作业窗口预报方法,并通过实例验证了该方法的有效性。

系泊系统设计与优化:研究不同类型系泊系统的动力响应特性,优化系泊系统参数,提高安装船在波浪中的稳定性和安全性。

文献[22]研究了系泊缆模型精度对浮式风机模拟的影响,结果表明,高精度的系泊缆模型可以提高模拟结果的准确性。


#2.3研究现状评述
近年来,随着海上风电行业的快速发展,海上风电安装船的耐波性研究取得了significant进展,但仍然存在一些挑战:
复杂海况下水动力性能预报精度有待提高:现有的计算方法和模型试验手段难以完全模拟真实海况的复杂性,导致水动力性能预报结果存在一定的误差。

作业安全性评估方法需进一步完善:现有的评估方法主要关注安装船本身的安全性,对人员、环境等因素考虑不足,需要建立更加comprehensive的评估体系。

智能化、自动化水平有待提升:未来的研究应加强人工智能、大数据等技术在耐波性计算与评估中的应用,提高安装船的智能化和自动化水平。

3主要研究方法

#3.1线性水动力计算方法线性水动力计算方法基于势流理论,将流体视为无粘性、无旋、不可压缩的理想流体,通过求解线性化的边界条件和运动方程,得到船舶在波浪中的运动响应、波浪载荷等水动力参数。

常见的线性水动力计算方法包括:切片理论:将船体沿纵向分成若干个切片,每个切片都看作是一个二维的漂浮体,分别计算每个切片的水动力系数,然后将所有切片的系数进行积分,得到整个船体的水动力系数。

面元法:将船体表面划分成若干个小的面元,每个面元都看作是一个点源或偶极子,通过叠加所有面元产生的速度势,得到整个流场的速度势分布,进而计算船舶的水动力参数。

线性水动力计算方法计算效率高、成本低,但忽略了流体的粘性和非线性效应,适用于波浪较小、船舶运动幅度较小的情况。

#3.2非线性水动力计算方法非线性水动力计算方法考虑了流体的粘性和非线性效应,能够更准确地预报船舶在波浪中的运动响应、波浪载荷等水动力参数。

常见的非线性水动力计算方法包括:雷诺平均纳维-斯托克斯方程(RANS)方法:通过求解雷诺平均后的纳维-斯托克斯方程,模拟船舶周围的粘性流场,进而计算船舶的水动力参数。

光滑粒子动力学(SPH)方法:将流体离散成若干个相互作用的粒子,通过求解粒子之间的相互作用力,模拟流体的运动,进而计算船舶的水动力参数。

非线性水动力计算方法计算精度高,但计算量大、成本高,适用于波浪较大、船舶运动幅度较大、需要考虑流体粘性和非线性效应的情况。

#3.3时域与频域分析方法频域分析方法:将波浪和船舶的运动分解成不同频率的谐波,分别计算每个频率下的水动力参数,然后将所有频率的响应叠加,得到时域内的运动响应。

频域分析方法计算效率高,适用于线性系统或弱非线性系统的分析。

时域分析方法:直接求解船舶在时域内的运动方程,得到船舶在任意时刻的运动状态。

时域分析方法可以考虑非线性效应和时变因素,适用于非线性系统或强非线性系统的分析。

#3.4模型试验模型试验是在人工控制的条件下,按照一定的比例建造船舶模型,并在水池或水槽中模拟真实的海洋环境,通过测量模型的运动响应、波浪载荷等参数,推算实船的水动力性能。

#3.5数值模拟数值模拟是利用计算机程序求解流体力学方程,模拟船舶在波浪中的运动,进而计算船舶的水动力参数。

常见的数值模拟方法包括有限差分法、有限元法、边界元法等。

4研究述评

近年来,海上风电安装船耐波性计算与评估的研究取得了显著进展,但也面临着一些挑战。

1.计算方法方面:线性水动力计算方法计算效率高,但忽略了流体的粘性和非线性效应,适用于波浪较小、船舶运动幅度较小的情况。

对于大型安装船和恶劣海况,需要采用非线性水动力计算方法。

非线性水动力计算方法能够更准确地预报船舶的水动力性能,但计算量大、成本高。

需要发展高效、高精度的非线性水动力计算方法。

时域分析方法可以考虑非线性效应和时变因素,但计算量大。

需要发展高效的时域分析方法。

2.模型试验方面:模型试验可以直观地反映船舶的水动力性能,但成本高、周期长。

需要发展低成本、高效的模型试验技术。

模型试验结果的准确性受到模型尺度、试验条件等因素的影响。

需要建立完善的模型试验规范和数据处理方法。

3.数值模拟方面:数值模拟可以模拟复杂的海洋环境和船舶运动,但计算量大、精度受网格划分、计算方法等因素的影响。

需要发展高精度、高效的数值模拟方法。

数值模拟结果的可靠性需要通过模型试验或实船测量数据进行验证。

4.作业安全性评估方面:现有的评估方法主要关注安装船本身的安全性,对人员、环境等因素考虑不足。

需要建立更加全面的评估体系。

需要发展基于风险的评估方法,识别和评估作业过程中的各种风险因素,制定相应的风险控制措施。

5.其他方面:需要加强海上风电安装船耐波性数据库的建设,为船舶设计和作业安全评估提供数据支持。

需要加强海上风电安装船耐波性相关的国际交流与合作,促进技术进步和产业发展。

5总结与展望

海上风电安装船的耐波性计算与评估是保障海上风电施工安全和效率的关键环节。

近年来,随着计算流体力学、船舶工程、海洋工程等学科的发展,安装船耐波性研究取得了显著进展。

然而,随着海上风电开发不断向深远海发展,安装船需要面对更加恶劣的海况和更加复杂的作业环境,对耐波性的要求也越来越高,未来的研究方向主要包括:
1.发展高精度、高效的计算方法:针对复杂船型和恶劣海况,发展能够准确预测安装船非线性运动响应、波浪载荷和系泊系统受力的计算方法,例如改进的势流理论方法、高阶边界元法、粘性流体计算方法等。


2.完善模型试验技术:建立更加精细的船模和环境模拟系统,提高模型试验的精度和效率,并注重模型试验与数值模拟的相互验证。


3.发展智能化的耐波性评估系统:结合人工智能、大数据分析等技术,开发智能化的耐波性评估系统,实现对安装船在不同海况下作业安全性的实时评估和预警。


4.加强海上实测数据积累:开展海上实测,积累不同类型安装船在不同海况下的运动响应数据,为耐波性计算模型的验证和优化提供数据支持。


5.注重环境因素影响:研究波浪、海流、风载荷等环境因素对安装船耐波性的耦合影响,提高耐波性评估的准确性和可靠性。


总之,海上风电安装船耐波性计算与评估是一个复杂且具有挑战性的课题,需要多学科交叉融合,不断进行理论研究和技术创新,才能更好地保障海上风电施工安全和效率,促进海上风电行业的健康可持续发展。

参考文献

1. 王永森, 邓见. 基于改进粒子群算法的风电场海上安装船舶路径优化[J]. 中国航海, 2023, 46(01): 117-124.

2. 彭涛. 基于改进 COGSO 算法的安装船作业窗口预报[J]. 水运工程, 2023(02): 116-121 131.

3. 刘应中, 郑向远, 张帆, 等. 基于 LR-SVR 的海上风电安装平台作业海况预报[J]. 中国安全科学学报, 2022, 32(12): 181-187.

4. 周进, 王硕, 周洋, 等. 自升式平台桩腿与地基耦合系统动力响应特性[J]. 海洋工程, 2022, 40(06): 20-28.

5. 黄景瑞. 海上风电安装平台总体设计及关键技术研究[D]. 哈尔滨工程大学, 2022.

6. 王瑞. 海上风电安装船月池阻尼性能研究[D]. 上海交通大学, 2022.

7. 汪涛, 陈徐均, 章轶, 等. 海上风电安装船关键技术研究现状与展望[J]. 中国工程科学, 2021, 23(04): 74-87 113.

8. 孙华健. 海上风电安装船设计及数值模拟研究[D]. 上海交通大学, 2021.

9. 刘文豪. 海上风电安装平台总体设计及关键技术研究[D]. 哈尔滨工程大学, 2021.

10. 于洋. 海上风电安装船操纵性研究[D]. 大连理工大学, 2021.

11. 王磊. 基于势流理论的三维复杂浮体水动力分析方法研究及程序开发[D]. 上海交通大学, 2020.

12. 朱伟. 海上风电安装平台组合运输方案及系泊系统分析[D]. 上海交通大学, 2020.

13. 张智, 李欣, 周思齐, 等. 面向海上风电安装的起重船舶作业窗口预报[J]. 起重运输机械, 2020(09): 11-16.

14. 朱浩. 基于 AQWA 的风电安装平台在位运动响应研究[J]. 船舶工程, 2019, 41(S1): 198-202.

15. 吴迪, 肖龙飞, 葛彤, 等. 基于改进粒子群算法的海上风电安装船舶路径规划[J]. 中国航海, 2019, 42(02): 125-130.

16. 潘尔康, 邱志勇, 刘应中, 等. 基于改进果蝇算法的起重船舶作业窗口预报[J]. 中国安全科学学报, 2019, 29(06): 165-171.

17. 贾瑞, 段文洋, 吴宝山, 等. 自升式平台桩腿-地基相互作用分析方法研究进展[J]. 海洋工程, 2018, 36(06): 124-134.

18. 肖龙飞, 吴迪, 唐友刚, 等. 海上风电安装船支腿预压力优化研究[J]. 中国航海, 2018, 41(04): 126-131.

19. 王春杰. 基于风浪联合作用的海上风机安装船舶作业窗口预报研究[D]. 大连海事大学, 2017.

20. 王瑞龙. 海上风电安装平台升降系统仿真分析[D]. 华南理工大学, 2017.

21. Robertson A, Jonkman J, Masciola M, et al. Definition of the Semisubmersible Floating Wind Turbine Assembly for Analysis of Baseline Fatigue Load Cases[J]. Journal of Physics: Conference Series, 2017, 854.

22. Coulling A J, Goupee A J, Robertson A N, et al. Importance of mooring line model fidelity for floating offshore wind turbine simulations[C]//International Conference on Offshore Mechanics and Arctic Engineering. American Society of Mechanical Engineers, 2016, 50125.

23. Matha D, Schlipf D, Cordle A, et al. Challenges in simulation of aerodynamics, hydrodynamics, and mooring-line dynamics of floating offshore wind turbines[C]//Proceedings of the Twenty-first International Offshore and Polar Engineering Conference. International Society of Offshore and Polar Engineers, 2011.

24. Jonkman J. Definition of the Floating System for Phase IV of OC3[J]. National Renewable Energy Laboratory (NREL), Golden, CO (United States), 2010.

25. Henderson A R, Zaaijer M B. Hydrodynamic time-domain analysis of multiple floating wind turbines[C]//Proceedings of the nineteenth International Offshore and Polar Engineering Conference. International Society of Offshore and Polar Engineers, 2009.

课题毕业论文、外文翻译、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。