类别 "研究"

FleetMon目前正在支持佐治亚州亚特兰大佐治亚理工学院（"佐治亚理工学院"）的Alexandra Muscalus博士的研究项目。她利用FleetMon的AIS数据来研究低频船舶尾流对远海海岸线的影响。

在过去的两天里，FleetMon在罗斯托克举办了我们 MAREMIS研究项目的第二次双国会议。我们与来自新加坡IHPC的项目伙伴一起，正在开发基于机器学习的模型和演示器，以测量、跟踪和验证海上运输的排放相关方面，从而减少船舶的排放。请看我们目前取得的成果。

自2007年FleetMon成立以来，我们一直支持世界各地的研究和开发项目。我们为学生、研究人员和学者提供访问我们全面的 API套件和我们广泛的AIS数据档案的机会。我们最近的一个项目是与阿伯丁大学（苏格兰）的两位研究人员合作。他们研究自然和人为的环境变化如何影响海洋哺乳动物和海鸟的行为和人口动态。

透明度和更环保的航运是我们FleetMon的两个最重要的目标。因此，我们利用AIS数据支持学生、大学和机构的海事研究项目。超过120所大学是我们的合作伙伴，其中之一是牛津大学。2022年，工程系的工程硕士学生Daniel Bundred与我们联系，要求为他的全球航运脱碳项目提供AIS数据。

FleetMon 拥有超过5000个AIS接收器的网络，以保证为我们的客户和合作伙伴提供最佳的覆盖范围。我们的站点被安装在港口、船舶、私人建筑和机构。在过去的15年里，FleetMon ，积极在世界各地建立站点的AIS合作伙伴群体已经建立起来。

FleetMonAIS团队的一个新的主要项目是与苏格兰 赫瑞瓦特大学海洋空间分析小组的博士研究员Emily Hague合作。她研究航运交通的水下噪声对英国水域的海洋哺乳动物的影响。

FleetMon 支持Emily的AIS数据项目，在5年内覆盖城市化的福斯湾水道。作为回报，她帮助我们在苏格兰沿海建立了更多的AIS站。

尽管海运业的发展使海上运输变得高效、快速和可靠，但海上碰撞事故的发生率仍然很高。仅考虑到在欧盟注册的船舶，在2014年至2021年期间，就有22532起碰撞事件发生。在全球范围内，2011-2020年期间有超过876艘船舶损失，仅在2020年就有49艘船舶损失[1][2]。 

导致此类事故的重要因素是什么？ 

访问我们的 研究与发展 请阅读由土耳其安塔利亚Azdeniz大学的Ömer Harun Özkernak和Gönül Tuğrul İçemer发表的原始论文。

摘要。

舱底水废物对人类和海洋生物造成了环境风险，因为有毒物质会导致癌症和发育障碍。这项研究的目的是建立一种计算方法，以计算船舶可能产生的舱底水的数量。为了防止船舶在安塔利亚湾造成的海洋污染，我们收集了过去几年船舶的数量和它们给港口废物接收设施的舱底水的数量。

利用收集到的数据，通过线性回归法估计了海湾未来可能的舱底水排放量。在本研究中，首次用蒙特卡洛方法获得的数据确定了船舶可能产生的舱底水数量的风险分布。因此，尽管海湾地区的船舶数量将减少，但预测在未来几年，舱底水排放量和废物接收设施的需求将增加。

2021年6月，我们宣布了FleetMon"创新实验室"，将我们所有的研究与开发项目捆绑起来。实验室里会有新的东西出来。

大约一年前，我们与当地的浮标和航道照明生产商Julius Marine合作，开始了一个试点项目。该项目旨在开发一个模块化的自主AIS站，可以在没有电源或稳定的互联网连接的地方运行。除了AIS接收天线外，该站还包含各种测量传感器。它可以自主工作，由两块太阳能电池板提供强大的电池和全球移动通信系统（GSM）模块，用于数据传输的能源。这意味着该防风雨站可以全年在室外运行，接收船舶位置数据和其他测量数据。对自主AIS站的维修是不必要的。

圣彼得堡北极和南极研究所的研究员Julia Sokolova的特邀文章。

如今，在俄罗斯北极地区工作的航运公司以及俄罗斯政府都在积极讨论扩大北海航线（NSR）航行窗口的可能性。有几个原因促成了这种讨论。

首先，许多研究表明，北冰洋的冰盖有稳定的减少趋势，并在过去十年中有所加强。其次，现代造船业允许设计高冰级的船只。最后但同样重要的是，遥感数据有助于减少在海冰中航行的时间成本。

自2017年以来，液化天然气运输船通过NSR的实验性航行已经在很早或很晚的日期进行了。关于船舶运动、动力引擎工作的综合信息，以及关于冰情的报告，可以评估所选路线的效率，并对整个NSR沿线的冰情有一个更详细的了解。

FleetMon 善意地将AIS数据提供给北极和南极研究所（AARI）。这些数据帮助我们的研究人员研究液化天然气船的运动。 Christophe de Margerie, 尼古拉-叶夫根诺夫 和 尼古拉-祖博夫 在2021年的极地冬季进行他们的后期航行。

2020年3月，柏林工业大学和港口行业的五位代表开始了资助的研究项目SELECT。缩写 "SELECT "代表 "Smarte Entscheidungsassistenz für Logistikketten der Binnenschifffahrt durch ETA-Prognosen"（英文。"通过ETA预测为内陆航运的物流链提供智能决策帮助"）。FleetMon ，被选为官方AIS数据供应商。

该项目的目的是为港口运营商和航运公司开发一个IT系统，自动和动态地预测内陆船只的运输过程，从而预测它们在内陆和海港的到达时间（ETA）。该数字决策助手旨在使各方能够采取与预期抵达时间有关的适当行动。它考虑了整个物流过程的流程。缩短船舶过境/旅行时间以及提高内陆港口的处理能力是其他重要目标。

研究伙伴得到BMVI（联邦交通和数字基础设施部）的支持，并获得约100万欧元的资金。

此外，FleetMon的数据已被用于柏林工业大学与SELECT项目有关的教学课程 "供应链分析"。请访问我们的研究与发展部分，了解更多关于内陆船只ETA预测领域的学生案例研究。