أخبار ar.wedoany.com، أطلق المعهد الوطني الياباني للبحوث البحرية (NMRI، المعهد الوطني للبحوث البحرية والموانئ والطيران) وشركة ميتسوبيشي للبناء البحري التابعة لمجموعة ميتسوبيشي للصناعات الثقيلة (MHI) عملية دمج مشروع "OCTARVIA" الذي طوره المعهد مع نظام "MiPoLin®" الخاص بشركة ميتسوبيشي للبناء البحري للتنبؤ بالقدرة الدافعة واختيار الخطوط الهيدروديناميكية.
يشمل مشروع OCTARVIA برنامج تقييم كفاءة استهلاك الوقود على مدى دورة حياة السفينة "OCTARVIA-web V2.1" وبرنامج تحليل بيانات مراقبة السفينة الفعلية "SALVIA-OCT.-web V2.2"، وقد تم إطلاقهما على السحابة الإلكترونية للمعهد في 5 يونيو 2026. بعد الدمج، سيتمكن المستخدمون من استيراد بيانات هندسة هيكل السفينة وأدائها التي يولدها نظام MiPoLin® إلى مشروع OCTARVIA، مما يتيح إجراء تقدير استهلاك الوقود على مدى دورة حياة السفينة وتقييم أدائها بشكل متكامل بناءً على بيانات مراقبة السفينة.
كما تم تطوير برنامج "EAGLE-OCT.-web" ضمن مشروع OCTARVIA، والذي يوفر بيانات نوع السفينة وأدائها بناءً على الأبعاد الرئيسية، ليكون أداة دعم إدخال لبرنامجي OCTARVIA-web وSALVIA-OCT.-web. ويعمل المعهد الوطني على تعزيز وظائف هذه البرامج لتحقيق التطبيق العملي في المجتمع.
من الناحية التقنية، أضاف المعهد في الإصدارات السابقة من البرنامج وظيفة التكامل مع نظام MiPoLin®. وهذا يتيح للمستخدمين ليس فقط تقدير هندسة هيكل السفينة وأدائها بناءً على المعايير الرئيسية للسفينة كما في السابق، بل أيضاً ربط قواعد بيانات السفن وقواعد بيانات أحواض الاختبار بسلاسة مع برامج OCTARVIA، مما يؤدي إلى تقدير أكثر دقة لاستهلاك الوقود على مدى دورة الحياة وتحليل بيانات المراقبة على متن السفينة.
يعد نظام "MiPoLin®" الذي طورته شركة ميتسوبيشي للبناء البحري نظاماً عالي الدقة للتنبؤ بالقدرة الدافعة واختيار الخطوط الهيدروديناميكية، استناداً إلى نتائج أكثر من 1,200 اختبار في حوض اختبار ميتسوبيشي في ناغازاكي وبيانات تصميم لأكثر من 420 سفينة، مما يتيح تطبيق القدرات التقنية لمجموعة ميتسوبيشي للصناعات الثقيلة على حل مشكلات أوسع في قطاع الصناعة البحرية.
من خلال هذا التعاون، سيعمل المعهد الوطني الياباني للبحوث البحرية وشركة ميتسوبيشي للبناء البحري على تعزيز نشر وتطبيق مشروع OCTARVIA ونظام MiPoLin® لدعم جهود خفض انبعاثات الغازات الدفيئة في المجال البحري.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
