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Uncertainty-Aware Emissions Assessment for cruise-ship itinerary planning
Braidotti, Luca
Bertagna, Serena
Utzeri, Samuele
Taucer Marchesi, Natasha
Bucci, Vittorio
Marinò, Alberto
2025
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e-ISBN
978-88-5511-663-3
Abstract
Questo lavoro presenta una metodologia di simulazione rapida basata sul metodo Monte Carlo, sviluppata per prevedere le distribuzioni di probabilità del consumo di carburante, delle emissioni di CO2 e dell'indicatore di intensità di carbonio (CII) relativi a un itinerario di crociera. Il modello accoppia un modello di previsione della potenza di una nave fisicamente a terra basato sull'equilibrio di rotta/timone a 3 gradi di libertà con un bilancio di potenza elettrica e una mappatura del sistema di gestione della potenza (PMS). L'incertezza ambientale (onde, vento, correnti, temperatura) e il consumo di acqua dolce (FW) vengono campionati per generare scenari deterministici che vengono poi simulati per ottenere distribuzioni di probabilità empiriche degli indicatori chiave. I risultati di una crociera di una settimana nel Mediterraneo occidentale mostrano che semplici cambiamenti strategici (inversione dell'itinerario, disattivazione della produzione FW a bordo e ottimizzazione del PMS) possono ridurre la CO2 settimanale fino al 10% (≈275 tCO2e) e migliorare il CII più probabile da E a C. Il costo computazionale è adatto alla pianificazione (≈173 s per scenario/core; 3000 MC vengono eseguiti per circa 180 min su un cluster da 48 processi).
This work briefly presents a fast Monte-Carlo driven simulation methodology developed to predict probability distributions of fuel consumption, CO2 emissions and Carbon Intensity Indicator (CII) related to a cruise itinerary. The model couples a physically grounded ship power prediction model based on 3-DoF heading/rudder equilibrium with an electric power balance and power-management system (PMS) mapping. Environmental uncertainty (waves, wind, currents, temperature), and Fresh Water (FW) consumption are sampled to generate deterministic scenarios that are then simulated to obtain empirical probability distributions of key indicators. Results on a West-Mediterranean one-week cruise show that simple strategic changes (itinerary reversal, disabling onboard FW production, and PMS optimization) can reduce weekly CO2 by up to 10% (≈275 tCO2e) and improve most-probable CII from E to C. Computational cost is suitable for planning (≈173 s per scenario/core; 3000 MC runs ~180 min on a 48-proc cluster).
Questo lavoro presenta una metodologia di simulazione rapida basata sul metodo Monte Carlo, sviluppata per prevedere le distribuzioni di probabilità del consumo di carburante, delle emissioni di CO2 e dell'indicatore di intensità di carbonio (CII) relativi a un itinerario di crociera. Il modello accoppia un modello di previsione della potenza di una nave fisicamente a terra basato sull'equilibrio di rotta/timone a 3 gradi di libertà con un bilancio di potenza elettrica e una mappatura del sistema di gestione della potenza (PMS). L'incertezza ambientale (onde, vento, correnti, temperatura) e il consumo di acqua dolce (FW) vengono campionati per generare scenari deterministici che vengono poi simulati per ottenere distribuzioni di probabilità empiriche degli indicatori chiave. I risultati di una crociera di una settimana nel Mediterraneo occidentale mostrano che semplici cambiamenti strategici (inversione dell'itinerario, disattivazione della produzione FW a bordo e ottimizzazione del PMS) possono ridurre la CO2 settimanale fino al 10% (≈275 tCO2e) e migliorare il CII più probabile da E a C. Il costo computazionale è adatto alla pianificazione (≈173 s per scenario/core; 3000 MC vengono eseguiti per circa 180 min su un cluster da 48 processi).
Publisher
EUT Edizioni Università di Trieste
Source
Luca Braidotti, Serena Bertagna, Samuele Utzeri, Natasha Taucer Marchesi, Vittorio Bucci, Alberto Marinò, "Uncertainty-Aware Emissions Assessment for cruise-ship itinerary planning" in: "Pierluigi Barbieri, "iNEST – Interconnected Nord-Est Innovation Ecosystem: General frame of the project and Activities of Young Researcher at the University of Trieste", Trieste, EUT Edizioni Università di Trieste, 2025, pp.
Languages
en
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International