散货船内底板腐蚀速度大数据分析是基于我社最新搭建的大数据平台所建设，经历多轮筛选后，为了更加贴切真实使用场景，协助大数据和人工智能技术更好的落地，所选择的发展方向。通过对千万级船级社进行收集、清洗、分析后使用人工智能算法构成预测模型。将要求的船只属性输入模型后，即可得到该船只内底板预计使用年限。此功能可以协助船东或者船舶运营商更好进行船舶规划，同时也可以协助计所参考，船舶设计阶段可以更合理地增加腐蚀余量。
大数据分析流程
在舶运营的过程中散货舱内底板在货舱侧因为货物的碰撞和摩擦，以及卸货工具的碰撞和摩擦，同时无法采用涂层进行有效防护，所以散货舱的内地板往往会发生均匀腐蚀，下边柜斜板的下部同此。基于对大数据和人工智能技术的研究，结合我社积累数据建模，通过对CCS散货船船队的既往测厚数据、结合船舶的航线和所载货物特点，进行大数据分析，找出内底板（包括下边柜斜板，下同）腐蚀的规律。
模型构成
模型整合船舶基础信息表，船舶制造厂商及制造商国家表，船舶测厚报告表，船舶船体信息及舱室表。从中选取船名，船舶CNO，船舶制造日期，测厚报告生成日期，船型，测厚报告标号，船舶制造商名称，制造商国家，船舱号，测厚位置，内底板原始厚度，内底板现测厚厚度，内底板允许腐蚀量，内地板最低安全厚度等字段。粒度确定到船舱（奇数舱，偶数舱），模型前期维度从船型（灵便型，巴拿马型，好望角型，VLOC）展开。
分析应用
1. 精确的预测散货船内底板需要更换的窗口和工程量，以便船公司做好预算和规划；
基于船级社千万级数据打造的模型支持，输入需要预测船舶的信息，即可获得准确的对船舶钢板腐蚀情况的预测，结合预测内容协助船东高效规划船舶使用周期，提高船舶使用效率。
2. 更供船东和设计所参考，船舶设计阶段可以更合理地增加腐蚀余量。
在设计阶段，根据设计数据输入模型得到的结果，可以提前预估腐蚀程度，协助设计所更加合理的设计船舶性能。
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