[爆卦]海水污染管理規則是什麼?優點缺點精華區懶人包

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  • 海水污染管理規則 在 東大門服飾直播網 Facebook 的最佳解答

    2021-09-29 01:16:46
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  • 海水污染管理規則 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文

    2019-12-10 17:10:12
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    呂錫民:水下物聯網如何實現智能海洋

    【大紀元2019年12月09日訊】對人類而言,海洋不僅擁有大量石油、天然氣和魚類資源,而且還是國際貿易的重要渠道和潛在能源,如潮汐能和洋流發電。然而,由於水下環境的複雜性和水下設備的昂貴,海洋仍然缺乏智能和方便上的應用。

    隨著物聯網(IoT)往水下環境擴展,水下物聯網(UIoT)日益成熟,已成開發智能海洋(SmartOcean)強大技術背景。我們將UIoT定義為一種具有自我學習和智慧運算的智能網絡。UIot通過有線或無線通信,來感測、監視和識別水下物體,從而構建智能海洋。

    儘管具有獨特特徵的海洋可給人類帶來許多好處,但也對UIoT發展帶來限制。UIoT無法直接採用陸基IoT模型來設計,例如,洋流對UIoT的干擾,構成實際部屬上的不可忽視問題。洋流引起的UIoT水下節點移動,會影響網絡覆蓋範圍和數據傳輸質量。此外,水下聲學通信模式由於成本高、帶寬窄、誤碼率高、傳輸速度慢、能耗高等缺點,從而嚴重限制數據傳輸效率。尤其是,由於海水腐蝕和海水壓力影響,無法方便為節點電池充電,UIoT傳感器節點電池電量因此受到嚴格限制。未來UIoT應該智能地連接水下實體,就像目前陸基互聯網一樣。更重要的是,未來需要將人工智慧(AI)和霧運算結合在一起,帶給UIoT網絡一定的自我學習和智慧計算功能,使其能夠適應複雜水下環境,同時滿足海洋應用上的不同需求。

    UIoT模型通常包括水下感應和傳輸組件(如,水下傳感器節點和水面節點)、水下計算和傳輸組件(如,自主水下航行器-AUV)、地面計算和傳輸組件(如,地面基地站-BS、水面艦艇和水面節點)和海岸控制組件(如,海岸BS和海岸控制中心)。

    UIoT的簡單操作程序如下。首先,水下傳感器節點收集大量有價值海洋數據。然後,經由節點和AUV傳輸,完成相應數據融合和智慧計算。接著,數據透過水下節點和AUV,使用各種水下通信技術,傳輸到水面計算和傳輸組件。邊緣伺服器在地面上對水下有價值數據進行分析,用於水下網絡和海洋應用(如,資源勘探平台和深度範圍偵測等),其餘則通過無線電通信,傳輸到Internet雲伺服器或海岸控制中心。海岸控制中心從海洋和Internet雲伺服器收集數據,生成一系列智能決策,以促進人類海洋活動。此外,水下無線傳感器網絡(UWSN)可以提供海洋信息,實現用戶監視和預測水下環境事件,這也是UIoT的重要組成。

    UIoT功能和結構與陸基IoT相似。但是,與IoT相比,UIoT還具有自己的網絡特性;例如,它是一個動態網絡,密度稀疏,本身是一個大型網絡,但水下通信通道質量較差。這些特性反而使得UIoT成為需要作更進一步研究的新型網絡。

    眾所周知,目前UIoT採用大量異構設備,如,水下節點、水面艦艇和水下機器人,從而產生大量水下感知數據。從這些數據中提取知識時,需要使用雲運算和霧運算,以進行快速而準確的複雜計算。與IoT陸地環境相比,複雜的海洋環境使得UIoT水下網絡拓撲易受破壞。因此,需要人工智慧來優化網絡拓撲。也就是說,通過使用雲運算、霧運算和人工智慧,UIoT可在水下網絡中,建設更加實用的服務。

    UIoT是一個包含多異構網絡的複雜系統,主要分為水下和非水下兩大部分,架構則細分五層:應用、融合、網絡、通信和傳感,其中每一層都具有獨立功能和可伸縮性。應用UIoT系統架構時,經由雲運算、霧運算和人工智慧等智能技術,可對IoT發展產生巨大影響。

    其中的雲運算被定義為一種模型,可對配置計算資源共享池,提供無處不在、方便、按需網絡存取功能。該資源可通過最少管理工作或服務,進行交互而快速的配置與釋放。作為雲運算的擴展,霧運算對時間更加敏感,它是一個高度虛擬化平台,可在終端設備與傳統雲伺服器之間提供計算、存儲和聯網服務。另一方面,AI中的機器學習可以解決UIoT許多挑戰,例如,對象定位、事件檢測、數據傳輸、網絡安全和服務品質,透過檢測和訓練數據,機器學習是一種在一致性模式下提高機器性能的演算法。

    實現UIoT願景並非易事,因為我們必須解決許多問題。構建UIoT主要理論隸屬四大部門:海洋學、通信理論、網絡理論、計算理論。在海洋學當中,有幾個重要理論影響著UIoT系統的架構設計,如海洋光學、海洋聲學、海洋電磁學、海洋動力學。通信理論包括水下編碼技術、水下聲學通信協定和各種水下通信技術。在構建UIoT水下網絡時,應該考慮主要水下網絡理論,如水下拓撲控制、水下路由協議、水下網絡設計、水下網絡修復。最後,計算理論包括演算法設計,以及可以智能處理水下數據的人工智慧。上述這些理論在建立UIoT水下網絡、設計思路與分析模式上,可以提供強健的研發基礎。

    UIoT當前面臨另一主要挑戰和開放性問題是,脆弱的水下頻道會干擾水下無線通信品質。在水面環境下,無線電信號吸收速度非常快,而且會被嚴重干擾。水下光通信和磁感應通信不能實現長距離通信。因此,水下聲學通信(UAC)目前是大規模UIoT主要通信方法。但是,UAC的主要缺點在於,傳輸速度慢、多徑效應、時變效應、帶寬窄、誤碼率高、以及聲音信號容易受到各種因素影響。

    水下無線通信技術,如聲學、無線光學、磁感應通信,已在全球許多研究機構研究多年。但是,當前大多數緊急海洋應用都依賴海底電纜進行數據傳輸,這是因為在水下長距離傳輸上,無線通信的性能比有線通信差,因此,對於UIoT的水下數據傳輸,基本上是以多種水下無線通信技術的水下多模態通信為主。

    洋流移動性是UIoT水下傳感器網絡中不可避免的問題,UIoT水下網絡很容易發生中斷,進而嚴重破壞網絡拓撲的可靠性。此外,水下定位準確性也很容易受到洋流運動影響。儘管在UIoT模擬中已經應用某些洋流模型,但是這些模型不能準確描述海洋實際環境,因為洋流受許多因素(例如風和溫度)影響,這大大增加水下聯網難度。UIoT所有網絡元素優化有利於通信遂行,而最大化水下網絡效率也是當前研究人員研究熱點。

    由於水下環境複雜、水下通信技術效率低且不可靠,所以,水下網絡可靠性很差。特別是,當水下網絡規模很大時,現有聯網策略已經不適用。基於機器學習的聯網和路由策略,在強大自我適應和計算能力驅動下,學者已針對IoT中大型地面無線傳感器網絡進行廣泛研究。但是,另一方面,UIoT各種水下網絡性能難以陸基IoT傳統方法來進行控制和優化,因為海洋環境比陸地環境要為複雜和多變。在未來UIoT研究當中,研究人員應關注大型水下網絡的可靠性和安全性,以確保及時、完整海量感知數據的傳輸。

    展望未來,在大型UIoT網絡層的水下多模式下,網絡路由設計和AUV路徑規劃,使得機器學習前景看好。另外,具有自我學習功能的水下拓撲控制、拓撲重構和惡意節點檢測等方法至關重要。由於洋流的不規則動態運動,使得水下拓撲生成和網絡部署,需要有效的水下節點定位策略。

    另一方面,為了取得高效、快速處理功能,其他主要挑戰尚有大數據(尤其是UAC傳輸來自不同水下網絡的數據)的計算協作。由於,海洋數據龐大且UAC帶寬狹窄,因此,數據收集間隔通常太長,往往不能保證協同運算的實時性能。此外,水下環境特別容易受到惡意攻擊,UIoT傳感器節點始終部署在無法接觸、無人看管、甚至是敵對的環境中,使得它們極易遭受各種類型破壞和威脅,即,協作運算準確性受到嚴厲挑戰。

    除了上述挑戰之外,UIoT還面臨著與IoT相同的安全性和標準化問題。在UIoT建設早期階段,全球尚無統一標準來規範大型異構水下設備之間的傳輸和通信。因此,其有必要建立通用的UIoT全球標準,以簡化水下設備之間的傳輸和互動行為。

    智能海洋被廣泛應用於與人類密切相關的海洋活動當中,例如智能海洋污染監測、智能深度監視、智能水下導航、智能水下資源勘探、智能水下旅遊、智能災難預警和智能水下入侵檢測。它可以幫助人們更全面了解海洋,更充分利用海洋能資源潛力,更方便管理海洋,從而更佳為人類提供服務。智能海洋要求UIoT在海洋中傳輸、計算、處理和保護各種有價值數據。也就是說,智能海洋實現取決於UIoT以下五項研究特點:水下無線通信、水下網絡、協作運算、安全性、標準化。如何加快UIoT這些研究,對於智能海洋發展尤具特殊意義。

    (作者為台灣工研院能環所前研究員)

    資料來源:http://www.epochtimes.com/b5/19/12/9/n11711158.htm?fbclid=IwAR07hKXlcrGV6WN1GaoFShl8T8Cr3Reo5A2-c0-b76mib99FvRjOAQswOi0

  • 海水污染管理規則 在 海洋首都中的航海家 Facebook 的最佳解答

    2019-07-31 07:30:14
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    賭!賭!賭! 航運界史上最大的限時賭局還有5個月揭曉,下好的離手!

    許多船東對國際海事組織明年規定的限硫令擔憂日益加劇,因此醞釀1月1日後給予過渡“允許不合規”(“permitted noncompliance” ) 的時期
    其中,印尼就逕自宣布,由於物價上漲的威脅,它將繼續允許懸印尼旗的船舶在1月1日之後在其沿海水域燃燒3.5%含硫燃料,直至合規燃油之價格落定至可接受範圍。而其他國家正在考慮他們的選擇,所有這些最新情勢都會引起IMO總部的關注。

    MARPOL附則V1規定的91個國家簽署者中的每一個都需要在其領海內執行限硫令,但一些國家開始要求IMO 2020“軟啟動”(Soft Start)。這方面有一些先例:在2016年7月1日引入VGM集裝箱稱重法令時,一些當局對實施初期的不合規行為“視而不見”,以避免港口供應鏈混亂。

    距離IMO 2020還有五個月的時間,對於沒有安裝廢氣清潔洗滌系統的船舶,可以做很多工作,這些舊系統使得船隻繼續在管制區以外的海域燃燒重油(HFO)。
    實際上,由於合規燃料的成本較高,船東不太可能在IMO 2020之前大約兩個月開始轉換到LSFO(低硫燃料油),因此對於混合燃油對航安之影響大家都是抱持走一步看一步,賭一把的心態.

    有些海上保險公司為確保合規燃料不被HFO殘留物污染,對舊油艙和管道作出清潔導手冊。“除了清洗油艙外,燃油系統中的所有管道都需要徹底沖洗。總的來說,每艘船可能需要長達兩週的時間,它補充說,在估算操作所需的總時間時,必須考慮重油艙艙底淤泥清乾所需的時間。
    “2020年限硫令將影響燃料供應鏈,採購和運營安全。其影響已經在發生,因此應對任何已發現的問題採取行動,例如,船員在燃料管理方面的培訓.

    另一個問題是,全球新規燃料也可能導致船舶主機出現問題。雖然規則規定含硫量最高可達0.5%,但燃料專家已經確定,您不能將不同地區的不同供應商的燃料混合在一起,例如含量為0.49%有0.45%的含量 -科學術語來說這種混合會產生'油渣'!“。事情大條了!

    MSC押寶多數船東最廣泛使用的洗滌器(Scrubber),其540艘船舶中約有250艘預計將安裝洗滌器系統,但按百分比計,長榮海運是最高的。長榮海運在其208艘船隊中的140艘,採用安裝洗滌器,因此萬一低硫燃油之價格與重油價格急遽拉開時,還能夠燃燒相對便宜的重油(HFO)。

    MSC和Evergreen都是押寶在低硫燃油的價格將飆漲,因此保持船隊使用HFO的比率在50%左右,從而確保其船舶運營成本低於其他押寶在完全使用低硫燃油的競爭對手。

    明知有危機,但是在成本與危機之間如何找到平衡點?靜態的預測永遠趕不上全球性動態的變化.沒辦法而受限於時間緊迫時,賭本足的,"賭一把”也成了常規之外的”危機管理”,賭本不夠大時最聰明的辦法就是”退出賭局(市場)”,這可能就是資本主義進化論背後的潛規則吧?
    #2020SULFURCAP

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