特表 2024-501408 気化ガスを消費して推進する形式の液化ガス輸送船舶の管理支援方法およびシステム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-01-12

(54)【発明の名称】気化ガスを消費して推進する形式の液化ガス輸送船舶の管理支援方法およびシステム

(51)【国際特許分類】

   F17C 13/00 20060101AFI20240104BHJP

   F17C 9/02 20060101ALI20240104BHJP

   B63B 25/16 20060101ALI20240104BHJP

【ＦＩ】

F17C13/00 302A

F17C9/02

B63B25/16 D

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023533587

(86)(22)【出願日】2021-12-03

(85)【翻訳文提出日】2023-07-24

(86)【国際出願番号】 EP2021084268

(87)【国際公開番号】W WO2022117872

(87)【国際公開日】2022-06-09

(31)【優先権主張番号】2012627

(32)【優先日】2020-12-03

(33)【優先権主張国・地域又は機関】FR

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】515220317

【氏名又は名称】ギャズトランスポルト エ テクニギャズ

(74)【代理人】

【識別番号】110000796

【氏名又は名称】弁理士法人三枝国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】ボルデ ニコラス

(72)【発明者】

【氏名】ハナット フランソワ

(72)【発明者】

【氏名】ジェンティリーニ エリック

(72)【発明者】

【氏名】ヴォリュート ミカエル

【テーマコード（参考）】

3E172

【Ｆターム（参考）】

3E172AA03

3E172AA06

3E172AB03

3E172AB04

3E172AB20

3E172BA06

3E172BB02

3E172BB13

3E172BD02

3E172HA04

3E172HA08

(57)【要約】

本発明は、液化ガスを収容する少なくとも１つのタンク（３）と、タンクから放出される気化ガスを船舶の推進エンジン（４０）または船舶に搭載されたガス燃焼ユニット（３０）に送達することができ、タンク内に含まれる液相の一部を取り出し、この部分を気化させて推進エンジン（４０）に送達することができる気相処理システム（１０）とを備える、船舶の管理支援方法に関する。
本方法は、船舶の軌道に沿ったタンク内に含まれる気相の圧力の変化を定義する、少なくとも１つのタンク管理シナリオを生成するステップ（３０５）と、少なくとも、当該軌道に沿ってタンク内で発生した気化ガスの総量に依存するコスト関数を計算するステップ（４０４）と、計算されたコスト関数に基づいて、タンク管理シナリオをユーザに表示するステップと、を含む。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

液化ガス輸送船舶（１）の管理を支援するためのコンピュータ実装方法であって、前記船舶は、液化ガスを収容するように構成された少なくとも１つのタンク（３）と、気相処理システム（１０）であって、前記気相処理システム（１０）は、前記タンク（３）から放出されるボイルオフガスを前記船舶の推進エンジン（４０）または前記船舶に搭載されたガス燃焼ユニット（３０）に送達することができ、前記気相処理システム（１０）はさらに、前記タンク（３）内に含まれる液相（３Ｌ）の一部を取り出し、前記部分を気化させて前記推進エンジン（４０）に送達することができる、気相処理システム（１０）と、を備え、前記方法は、
－前記タンクの初期状態を提供するステップ（３０１）であって、前記タンクの前記初期状態は、前記タンク（３）内に含まれる前記気相（３Ｇ）の初期圧力および前記タンク（３）内に含まれる前記液相（３Ｌ）の初期温度を含む、ステップ（３０１）と、
－前記船舶（１）の予測経路（８０）を提供するステップ（３０２）と、
－気象予報に基づいて、前記予測経路（８０）に沿った前記船舶の少なくとも１つの環境パラメータを求めるステップ（３０３）と、
－前記予測経路（８０）に沿った前記船舶（１）の速度曲線を求めるステップ（３０４）と、
－前記予測経路（８０）進行中の前記タンク内に含まれる前記気相（３Ｇ）の前記圧力の変化を定義するタンク管理シナリオ（５０、５０Ａ）を生成するステップ（３０５）であって、このように生成された前記タンク管理シナリオに基づいて、
ａ）前記船舶の前記速度曲線と前記少なくとも１つの環境パラメータとの関数として、前記予測経路（８０）に沿って前記推進エンジン（４０）から出力することが必要となる動力の曲線を推定するステップ（４０１）、
ｂ）前記予測経路に沿って前記船舶（３）内で発生した前記ボイルオフガス量の曲線を推定するステップ（４０２）、
ｃ）前記必要動力曲線と前記ボイルオフガス発生量の曲線とに基づいて、前記タンクから取り出すべき前記ガス量の曲線と、前記ガス燃焼ユニット（３０）内で燃焼させるべき前記ボイルオフガス量の曲線とを推定するステップ（４０３）、および
ｄ）前記予測経路（８０）に沿って前記タンク内で発生したボイルオフガスの総量に少なくとも依存するコスト関数を計算するステップ（４０４）を行う、タンク管理シナリオを生成するステップ（３０５）と、
－前記計算されたコスト関数の関数として、前記タンク管理シナリオ（５０、５０Ａ）をユーザに表示するステップ（３１０）と、
を含む、液化ガス輸送船舶（１）の管理を支援するためのコンピュータ実装方法。

【請求項2】

複数のタンク管理シナリオ（５０、５０Ａ）が生成され、ステップａ）～ｄ）が各タンク管理シナリオごとに実行され、前記タンク管理シナリオのうちの少なくとも１つが、前記タンク管理シナリオに対して前記計算されたコスト関数の関数として前記ユーザに表示される、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記タンク管理シナリオ（５０、５０Ａ）のうちの少なくとも１つを前記ユーザに表示する前記ステップ（３１０）の前に、前記タンク管理シナリオは、前記コスト関数を第１の目的関数として使用する第１の進化的アルゴリズムによって何度も反復的に再生成される、請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記予測経路（８０）が、２つのウェイポイント（８３）および前記２つのウェイポイント間の進行方向によってそれぞれ画定される経路ステップ（８４）を含み、ステップａ）において、前記予測経路（８０）に沿って前記推進エンジン（４０）から出力することが必要となる前記動力の曲線が、前記進行方向と、前記船舶の前記速度曲線と、前記少なくとも１つの環境パラメータとの関数として推定される、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。

【請求項5】

前記船舶の前記速度曲線が、前記予測経路（８０）に沿って前記タンク内で発生した前記ボイルオフガスの前記総量、および前記目的地への到着所要時間と前記目的地への到着予定時間との間の差に依存する第２の目的関数を使用する、第２の進化的アルゴリズムによって、前記予測経路（８０）および前記少なくとも１つの環境パラメータから求められる、請求項１～４のいずれか一項に記載の方法。

【請求項6】

前記船舶の予測経路（８０）を提供する前記ステップ（３０２）が、前記船舶の前記目的地の搬出ターミナルが必要とする搬出圧力および／または搬出温度を提供するステップを含み、ステップｄ）において、前記コスト関数が、前記予測経路（８０）の終端で前記タンク（３）内に含まれる前記気相（３Ｇ）の前記圧力と前記搬出圧力との間の差、および／または前記予測経路（８０）の前記終端で前記タンク（３）内に含まれる前記液相（３Ｌ）の前記温度と前記搬出温度との間の差にさらに依存する、請求項１～５のいずれか一項に記載の方法。

【請求項7】

ステップａ）において、前記必要動力曲線が第１の統計モデルを使用して推定され、前記第１の統計モデルが、少なくとも船舶速度設定点と前記少なくとも１つの環境パラメータとの関数として前記推進エンジン（４０）から出力することが必要となる動力を推定することができ、前記第１の統計モデルが、教師あり機械学習手法によって訓練されている、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項8】

前記予測経路（８０）に沿って前記タンク（３）内で発生した前記ボイルオフガス量の曲線を推定する前記ステップ（４０２）を含む前記ステップｂ）が、前記タンク内に含まれる前記気相（３Ｇ）の現在の圧力と前記船舶内に含まれる前記液相（３Ｌ）の現在の温度との関数として、前記タンク内で発生した第１のボイルオフガス量を推定するステップと、前記タンク内に含まれる前記気相（３Ｇ）の現在の圧力と前記少なくとも１つの環境パラメータとの関数として、前記タンク内で発生した第２のボイルオフガス量を推定するステップとを含む、請求項１～７のいずれか一項に記載の方法。

【請求項9】

前記タンク（３）内で発生した前記第２のボイルオフガス量が、第２の統計モデルを使用して推定され、前記第２の統計モデルが、教師あり機械学習手法によって訓練されている、請求項８に記載の方法。

【請求項10】

前記初期状態が、前記タンクに内に収容された前記液化ガスの初期組成を含み、前記予測経路（８０）に沿って前記タンク（３）内で発生した前記ボイルオフガス量の曲線を推定する前記ステップ（４０２）を含むステップｂ）が、前記タンク内で発生した前記ボイルオフガスの組成を推定するステップをさらに含む、請求項１～９のいずれか一項に記載の方法。

【請求項11】

前記環境パラメータが、流向、流速、風速、風向、平均波高、波向、および波周期のうちの少なくとも１つを含む、請求項１～１０のいずれか一項に記載の方法。

【請求項12】

前記気相処理システム（１０）が、前記タンク（３）から放出されるボイルオフガスを再液化し、このようにして再液化された前記ボイルオフガスを前記タンクに戻すことができる再液化プラント（７５）をさらに備え、前記ステップｃ）が、前記必要動力曲線および前記ボイルオフガス発生量の前記曲線に基づいて、前記タンクから取り出すべき前記ガス量の曲線と、前記ガス燃焼ユニット（３０）内で燃焼させるべき前記ボイルオフガス量の曲線と、前記再液化プラント（７５）に送達すべき前記ボイルオフガス量の曲線とを推定するステップ（４０３）を含む、請求項１～１１のいずれか一項に記載の方法。

【請求項13】

前記気相処理システム（１０）が、前記船舶（３）内に含まれる前記液相（３Ｌ）の一部を過冷却することができ、このようにして過冷却された前記部分を前記タンクに戻すことができるサブクーラ（７７）をさらに備え、前記ステップｃ）が、前記必要動力曲線および前記ボイルオフガス発生量の前記曲線に基づいて、前記タンクから取り出すべき前記ガス量の曲線と、前記ガス燃焼ユニット（３０）内で燃焼させるべき前記ボイルオフガス量の曲線と、前記タンクから取り出して前記サブクーラ（７７）に送達すべき前記液相量の曲線とを推定するステップ（４０３）を含む、請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法。

【請求項14】

請求項１に記載の前記方法の前記ステップが、一定の間隔で、および／または気象予報を新たに受信した際に繰り返される、請求項１～１３のいずれか一項に記載の方法。

【請求項15】

液化ガス輸送船舶の管理支援システム（１００、２００）であって、前記船舶（１）は、液化ガスを収容するように構成された少なくとも１つのタンク（３）と、気相処理システム（１０）であって、前記気相処理システム（１０）は、前記タンク（３）から放出されるボイルオフガスを前記船舶の推進エンジン（４０）または前記船舶に搭載されたガス燃焼ユニット（３０）に送達することができ、前記気相処理システム（１０）はさらに、前記タンク（３）内に含まれる液相（３Ｌ）の一部を取り出し、前記部分を気化させて前記推進エンジン（４０）に送達することができる、気相処理システム（１０）と、を備え、前記管理支援システム（１００、２００）は、
－前記タンクの前記初期状態および前記船舶の予測経路（８０）を取得するように構成された取得ユニット（４２）であって、前記タンクの前記初期状態は、前記タンク（３）内に含まれる前記気相（３Ｇ）の初期圧力および前記タンク（３）内に含まれる前記液相（３Ｌ）の初期温度を含む、取得ユニット（４２）と、
－気象予報プロバイダから気象予報を取得するように構成された第１の通信ユニット（１３０）と、
－前記予測経路（８０）に沿った前記船舶の速度曲線を求め（３０４）、前記予測経路（８０）に沿った前記タンク（３）内に含まれる前記気相（３Ｇ）の前記圧力の変化を定義するタンク管理シナリオ（５０、５０Ａ）を生成する（３０５）ように構成された計算ユニット（１１０）であって、前記計算ユニット（１１０）は、このように生成された前記タンク管理シナリオに基づいて、
ａ）前記船舶の前記速度曲線と前記少なくとも１つの環境パラメータとの関数として、前記予測経路（８０）に沿って前記推進エンジン（４０）から出力することが必要となる前記動力の曲線を推定し（４０１）、
ｂ）前記予測経路に沿って前記タンク（３）内で発生した前記ボイルオフガス量の曲線を推定し（４０２）、
ｃ）前記必要動力曲線と前記ボイルオフガス発生量の前記曲線とに基づいて、前記船舶から取り出すべき前記ガス量の曲線と、前記ガス燃焼ユニット（３０）内で燃焼させるべき前記ボイルオフガス量の曲線とを推定し（４０３）、
ｄ）前記予測経路（８０）に沿って前記タンク内で発生したボイルオフガスの総量に少なくとも依存するコスト関数を計算する（４０４）ように構成されている、計算ユニット（１１０）と、
－前記計算されたコスト関数の関数として、前記タンク管理シナリオ（５０、５０Ａ）をユーザに表示するように構成された表示ユニット（４１）と、
を備える、液化ガス輸送船舶の管理支援システム（１００、２００）。

【請求項16】

前記予測経路（８０）が、２つのウェイポイント（８３）および前記２つのウェイポイント間の進行方向によってそれぞれ画定される経路ステップ（８４）を含み、前記計算ユニット（１１０）が、ａ）前記予測経路（８０）に沿って前記推進エンジン（４０）から出力することが必要となる前記動力の曲線を、前記進行方向と、前記船舶の前記速度曲線と、前記少なくとも１つの環境パラメータとの関数として推定する（４０１）ように構成されている、請求項１５に記載のシステム（１００、２００）。

【請求項17】

前記取得ユニット（４２）と前記表示ユニット（４１）とが前記船舶に搭載され、前記第１の通信ユニット（１３０）と前記計算ユニット（１１０）とが地上局（１０００）に配置され、前記システムが、前記取得ユニット（４２）と前記計算ユニット（１１０）とを接続するように構成された第２の通信ユニット（２３０）をさらに備える、請求項１５または１６に記載のシステム（２００）。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ボイルオフガスを消費して推進する形式の液化ガス輸送船舶の分野に関する。より具体的には、本発明は、そのような船舶の管理支援方法およびシステムを提案する。

【背景技術】

【0002】

密閉断熱タンクは、一般に、大気圧下で約－１６２℃で液化天然ガス（ＬＮＧ）を輸送するために使用される。これらのタンクは、液化ガスを輸送することを目的とし得る。多くの液化ガス、具体的にはメタン、エタン、プロパン、ブタン、アンモニア、二水素またはエチレンも想定され得る。

【0003】

船舶タンクは、大気圧下の輸送を可能にする単一または二重密閉膜式タンクであり得る。これらの密閉膜は通常、ステンレス鋼薄板またはインバー薄板から作製されている。膜は通常、液化ガスと直接接触している。

【0004】

液化ガスは、周囲温度よりも大幅に低い温度で輸送されるため、当該ガスは、タンクを断熱しているにもかかわらず、そのようなタンクの１つまたは複数を備える船舶によって輸送されるときに、自ずと徐々に加熱される傾向がある。この加熱により発生するガスは、一般にボイルオフガス（ＢＯＧ）と称される。一例として、ＬＮＧを大気圧下で約－１６２℃で輸送する場合、タンクに最初に収容されるＬＮＧの体積の０．０５％～０．１５％程度のＢＯＧの発生を１日当たり観察することができる。

【0005】

ＢＯＧを活用するために、ＢＯＧを消費することができる船舶の推進エンジンにＢＯＧを送達することによって、ＢＯＧの全部または一部が船舶の推進に使用されることが知られている。船舶は、公知の方法により、典型的には、船舶の推進エンジンによって消費することができなかった余剰ＢＯＧを燃焼させるガス燃焼ユニット（ＧＣＵ）をさらに備えている。

【0006】

船舶が通る経路に沿ってＧＣＵ内で燃焼されるＢＯＧは、船舶には送達されず、何の利益もなく消費されるため、損失を表すことになる。したがって、船舶の所与の経路に沿ったＢＯＧの損失量を最小限に抑えることが望ましい。その上、船舶の推進エンジンに送達されるＢＯＧを利用したとしても、船舶の目的地に送達される量の減少を表すことにもなる。

【0007】

さらに、ＧＣＵ内で燃焼されるＢＯＧ量および船舶の推進エンジンに送達されるＢＯＧ量を制限するために、タンク内で発生するＢＯＧの総量を制限できるようにする船舶の管理を支援するための解決策が必要とされている。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0008】

本発明の背後にある１つの着想は、船舶のタンク内で発生したボイルオフガスの少なくとも総量を推定するために、船舶の予測経路および船舶の稼働モデルに沿った気象予報を使用することである。本発明の背後にある別の着想は、当該予測経路に沿ったタンク内に含まれる気相の圧力の変化を定義する少なくとも１つ、好ましくはいくつかのタンク管理シナリオに対してこの推定を実行することである。本発明の背後にあるさらに別の着想は、当該予測経路に沿ってタンク内で発生するボイルオフガスの総量に少なくとも依存するコスト関数の関数として、当該タンク管理シナリオのうちの少なくとも１つをユーザに表示することである。

【課題を解決するための手段】

【0009】

一実施形態によれば、本発明は、液化ガス輸送船舶の管理を支援するためのコンピュータ実装方法を提供するものであり、当該船舶は、液化ガスを収容するように構成された少なくとも１つのタンクと、気相処理システムであって、当該気相処理システムは、タンクから放出されるボイルオフガスを船舶の推進エンジンまたは船舶に搭載されたガス燃焼ユニットに送達することができ、当該気相処理システムはさらに、タンク内に含まれる液相の一部を取り出し、当該部分を気化させて推進エンジンに送達することができる、気相処理システムと、を備え、本方法は、
－タンクの初期状態を提供するステップであって、タンクの当該初期状態は、タンク内に含まれる気相の初期圧力およびタンク内に含まれる液相の初期温度を含む、ステップと、
－船舶の予測経路を提供するステップと、
－気象予報に基づいて、当該予測経路に沿った船舶の少なくとも１つの環境パラメータを求めるステップと、
－当該予測経路に沿った船舶の速度曲線を求めるステップと、
－当該予測経路進行中のタンク内に含まれる気相の圧力の変化を定義するタンク管理シナリオを生成するステップであって、このように生成されたタンク管理シナリオに基づいて、
ａ）船舶の当該速度曲線と当該少なくとも１つの環境パラメータとの関数として、当該予測経路に沿って推進エンジンから出力することが必要となる動力の曲線を推定するステップ、
ｂ）当該予測経路に沿ってタンク内で発生したボイルオフガス量の曲線を推定するステップ、
ｃ）当該必要動力曲線と当該ボイルオフガス発生量の曲線とに基づいて、タンクから取り出すべきガス量の曲線と、ガス燃焼ユニット内で燃焼させるべきボイルオフガス量の曲線とを推定するステップ、および
ｄ）当該予測経路に沿ってタンク内で発生したボイルオフガスの総量に少なくとも依存するコスト関数を計算するステップを行う、タンク管理シナリオを生成するステップと、
－計算されたコスト関数の関数として、タンク管理シナリオをユーザに表示するステップと、
を含む。

【0010】

これらの特徴により、タンク管理シナリオは、コスト関数を計算することによって評価することができ、意思決定支援を提供する目的で当該シナリオをユーザに表示することができる。

【0011】

いくつかの実施形態によれば、そのような方法は、以下の特徴のうちの１つまたは複数を含むことができる。

【0012】

一実施形態によれば、複数のタンク管理シナリオが生成され、ステップａ）～ｄ）が各タンク管理シナリオごとに実行され、当該タンク管理シナリオのうちの少なくとも１つが、当該タンク管理シナリオに対して計算されたコスト関数の関数としてユーザに表示される。

【0013】

したがって、コスト関数を計算することによって相当数のタンク管理シナリオを評価することができ、意思決定支援を提供することを目的として、コスト関数を最も最小化する１つまたは複数のタンク管理シナリオをユーザに表示することができる。

【0014】

一実施形態によれば、当該タンク管理シナリオのうちの少なくとも１つをユーザに表示するステップの前に、当該タンク管理シナリオは、コスト関数を第１の目的関数として使用する第１の進化的アルゴリズムによって何度も反復的に再生成される。

【0015】

「進化的アルゴリズム」という用語は、典型的にはコンピュータによって実施される方法を意味すると理解され、解決策のグループが生成され、次いで各解決策が目的関数によって評価され、目的関数を最も最小化する解決策のいくつかが選択され、このように選択された解決策から新しい解決策のグループが生成され、停止基準が検証されない限り、これらのステップが繰り返される。本発明の範囲内で、各タンク管理シナリオが解決策であり、コスト関数は進化的アルゴリズムの目的関数として機能する。

【0016】

様々な種類の進化的アルゴリズムは、それら自体公知である。一実施形態では、進化的アルゴリズムは遺伝的アルゴリズムである。進化的アルゴリズムは、最適化問題に特によく適している。

【0017】

上記で述べたように、進化的アルゴリズムは、より最適な解の探索を停止するタイミングを決定するために、停止基準を使用する必要がある。一実施形態によれば、停止基準は、本方法によって所与の計算時間の終わりに１つまたは複数の最適化されたタンク管理シナリオを確実にユーザに表示する、計算時間基準である。

【0018】

一実施形態によれば、船舶の予測経路は連続する時間間隔に分割され、１つまたは各タンクシナリオは、当該連続する時間間隔の各々の間にタンク内に含まれる気相の圧力の平均値を定義する。

【0019】

一実施形態によれば、ユーザに表示される当該少なくとも１つのタンク管理シナリオは、当該連続する時間間隔の各々の間に、タンク内に含まれる気相の圧力の最小値および／またはタンク内に含まれる気相の圧力の最大値と共に表示される。

【0020】

一実施形態によれば、当該予測経路は、２つのウェイポイントおよび当該２つのウェイポイント間の進行方向によってそれぞれ画定される経路ステップを含み、ステップａ）において、当該予測経路に沿って推進エンジンから出力することが必要となる動力の曲線は、当該進行方向と、船舶の当該速度曲線と、当該少なくとも１つの環境パラメータとの関数として推定される。

【0021】

このようにして、タンク管理シナリオの評価はまた、推進エンジンから出力することが必要となる動力に対する船舶の進行方向の影響を考慮に入れる。実際、一例として、船舶の進行方向と、流向、風向および波向との間の角度に応じて、この動力はより大きくなるか、またはより小さくなる可能性がある。

【0022】

一実施形態によれば、船舶の当該速度曲線は、当該予測経路に沿ってタンク内で発生した当該ボイルオフガスの総量、および目的地への到着所要時間と目的地への到着予定時間との間の差に依存する第２の目的関数を使用する、第２の進化的アルゴリズムによって、当該予測経路および当該少なくとも１つの環境パラメータに基づいて求められる。

【0023】

このようにして、推進エンジンから出力することが必要となる動力の推定は、船舶の到着所要時間を考慮に入れ、当該時間は、ユーザが入力パラメータとして指定することができる。

【0024】

液化ガスを搬出するためのターミナルは、タンクが所与の搬出圧力および／または搬出温度を有することを体系的に必要とする。一実施形態によれば、船舶の予測経路を提供するステップは、船舶の目的地の搬出ターミナルが必要とする搬出圧力および／または搬出温度を提供するステップを含み、ステップｄ）において、コスト関数は、当該予測経路の終端でタンク内に含まれる気相の圧力と当該搬出圧力との間の差、および／または当該予測経路の終端でタンク内に含まれる液相の温度と当該搬出温度との間の差にさらに依存する。

【0025】

このようにして、タンク管理シナリオは、目的地点に位置する搬出ターミナルが、搬出ターミナルが必要とするものに近似する搬出圧力および／または搬出温度に到達できるようになる場合に、さらに一層受容可能になると考えられる。

【0026】

一実施形態によれば、ステップａ）において、必要動力曲線は第１の統計モデルを使用して推定され、第１の統計モデルは、少なくとも船舶速度設定点と当該少なくとも１つの環境パラメータとの関数として推進エンジンから出力することが必要となる動力を推定することができ、第１の統計モデルは、教師あり機械学習手法によって訓練されている。

【0027】

「教師あり機械学習手法」または「教師あり学習」という用語は、注釈付きの例に基づいて予測関数を学習するステップを含む機械学習手法を意味するものと理解される。すなわち、教師あり機械学習手法では、予測すべき応答が既知である複数の例から予測可能なモデルを構築することができる。教師あり機械学習手法は通常、コンピュータによって実施されるため、第１の統計モデルの訓練は通常、コンピュータによって実施される。

【0028】

当然ながら、「テストデータのセットに対して教師あり機械学習手法を使用して統計モデルを訓練する」と述べる文または特徴において、「テストデータのセット」はまた、「実際の」活動から導出されたデータ、すなわち、液化ガスの輸送装置およびユーザとして行き来する船舶で取得または記録されたデータを含むか、またはそれらのデータから構成され得ることが理解される。

【0029】

一実施形態によれば、当該予測経路に沿って船舶内で発生したボイルオフガス量の曲線を推定するステップを含む上記のステップｂ）は、船舶内に含まれる気相の現在の圧力と船舶内に含まれる液相の現在の温度との関数として、船舶内で発生した第１のボイルオフガス量を推定するステップと、タンク内に含まれる気相の現在の圧力と当該少なくとも１つの環境パラメータとの関数として、タンク内で発生した第２のボイルオフガス量を推定するステップとを含む。

【0030】

したがって、タンク内で発生したボイルオフガス量を推定するステップは、タンク内で液相と気相とが共存することに関連しているボイルオフガスの発生と、船舶が経験する動きによって液相が撹拌されることに起因したボイルオフガスの発生との両方を考慮に入れる。

【0031】

一実施形態によれば、タンク内で発生した第２のボイルオフガス量は、第２の統計モデルを使用して推定され、第２の統計モデルは、教師あり機械学習手法によって訓練されている。

【0032】

一実施形態によれば、初期状態は、タンク内に収容された液化ガスの初期組成を含み、当該予測経路に沿ってタンク内で発生したボイルオフガス量の曲線を推定するステップを含むステップｂ）は、タンク内で発生したボイルオフガスの組成を推定するステップをさらに含む。

【0033】

液化ガスのカーゴが化学的に純粋であることはほぼないため、このカーゴは通常、いくつかの液化ガスの混合物であり、一方は主として重量であり、他方（単数または複数）は不純物の形態で存在する。しかしながら、カーゴの初期組成は通常、液化ガスがタンクに搬入される際に液化ガスの供給元によって示される。液化ガスの初期組成を示し、タンク内で発生したボイルオフガスの組成を推定することにより、液化ガスのカーゴを形成するガスの様々な気化特性に起因して、ボイルオフガスの組成が予測経路に沿って変化するという事実が考慮される。

【0034】

一実施形態によれば、環境パラメータは、流向、流速、風速、風向、平均波高、波向、および波周期のうちの少なくとも１つを含む。

【0035】

一実施形態によれば、気相処理システムは、タンクから放出されるボイルオフガスを再液化し、このようにして再液化されたボイルオフガスをタンクに戻すことができる再液化プラントをさらに備え、上記のステップｃ）は、当該必要動力曲線および当該ボイルオフガス発生量の曲線に基づいて、タンクから取り出すべきガス量の曲線と、ガス燃焼ユニット内で燃焼させるべきボイルオフガス量の曲線と、再液化プラントに送達すべきボイルオフガス量の曲線とを推定するステップを含む。

【0036】

一実施形態によれば、気相処理システムは、船舶内に含まれる液相の一部を過冷却することができ、このようにして過冷却された部分をタンクに戻すことができるサブクーラをさらに備え、上記のステップｃ）は、当該必要動力曲線および当該ボイルオフガス発生量の曲線に基づいて、タンクから取り出すべきガス量の曲線と、ガス燃焼ユニット内で燃焼させるべきボイルオフガス量の曲線と、タンクから取り出してサブクーラに送達すべき液相量の曲線とを推定するステップを含む。

【0037】

一実施形態によれば、本方法のこれらのステップは、一定の間隔で、および／または気象予報を新たに受信した際に繰り返される。

【0038】

したがって、本方法は、船舶がその予測経路に沿って進行するにつれて、かつ気象予報を新たに入手した際に、タンク管理シナリオを定期的に再評価する。追加的または代替的に、本方法のステップは、ユーザによる指示に応じて繰り返すことができる。

【0039】

一実施形態によれば、本発明は、液化ガス輸送船舶の管理支援システムをさらに提供するものであり、当該船舶は、液化ガスを収容するように構成された少なくとも１つのタンクと、気相処理システムであって、当該気相処理システムは、タンクから放出されるボイルオフガスを船舶の推進エンジンまたは船舶に搭載されたガス燃焼ユニットに送達することができ、当該気相処理システムはさらに、タンク内に含まれる液相の一部を取り出し、当該部分を気化させて推進エンジンに送達することができる、気相処理システムと、を備え、本管理支援システムは、
－タンクの初期状態および船舶の予測経路を取得するように構成された取得ユニットであって、タンクの当該初期状態は、タンク内に含まれる気相の初期圧力およびタンク内に含まれる液相の初期温度を含む、取得ユニットと、
－気象予報プロバイダから気象予報を取得するように構成された第１の通信ユニットと、
－当該予測経路に沿った船舶の速度曲線を求め、当該予測経路に沿ったタンク内に含まれる気相の圧力の変化を定義するタンク管理シナリオを生成するように構成された計算ユニットであって、当該計算ユニットは、このように生成されたタンク管理シナリオに基づいて、
ａ）船舶の当該速度曲線と当該少なくとも１つの環境パラメータとの関数として、当該予測経路に沿って推進エンジンから出力することが必要となる動力の曲線を推定し、
ｂ）当該予測経路に沿ってタンク内で発生したボイルオフガス量の曲線を推定し、
ｃ）当該必要動力曲線と当該ボイルオフガス発生量の曲線とに基づいて、タンクから取り出すべきガス量の曲線と、ガス燃焼ユニット内で燃焼させるべきボイルオフガス量の曲線とを推定し、
ｄ）当該予測経路に沿ってタンク内で発生したボイルオフガスの総量に少なくとも依存するコスト関数を計算するように構成されている、計算ユニットと、
－計算されたコスト関数の関数として、タンク管理シナリオをユーザに表示するように構成された表示ユニットと、
を備える。

【0040】

そのようなシステムは、上記の方法と同じ利点を提供するものである。

【0041】

一実施形態によれば、当該予測経路は、２つのウェイポイントおよび当該２つのウェイポイント間の進行方向によってそれぞれ画定される経路ステップを含み、計算ユニットは、ａ）当該予測経路に沿って推進エンジンから出力することが必要となる動力の曲線を、当該進行方向と、船舶の当該速度曲線と、当該少なくとも１つの環境パラメータとの関数として推定するように構成されている。

【0042】

一実施形態によれば、取得ユニットと表示ユニットとは船舶に搭載され、第１の通信ユニットと計算ユニットとは地上局に配置され、本システムは、取得ユニットと計算ユニットとを接続するように構成された第２の通信ユニットをさらに備える。

【図面の簡単な説明】

【0043】

本発明は、添付の図面を参照して、単に非限定的な例示として提供される本発明のいくつかの特定の実施形態の以下の説明を通してよりよく理解され、さらなる目的、詳細、特徴および利点がより明確に明らかになるであろう。

【0044】

【図1】液化ガス輸送船舶の概略図である。

【0045】

【図2】図１の船舶のタンク、ならびに気相処理システム、船舶の推進エンジン、および船舶に搭載されたガス燃焼ユニットを概略的に示すブロック図である。

【0046】

【図3】図１の船舶の管理支援システムのブロック図である。

【0047】

【図4】図３の代替実施形態による、図１の船舶の管理支援システムのブロック図である。

【0048】

【図5A】図１の船舶の管理支援方法の第１のステップを示すブロック図であり、本方法は、図３の管理支援システムによって実施することができる。

【0049】

【図5B】図５Ａの方法の今後のステップを示すブロック図である。

【0050】

【図6】船舶の予測経路の例を説明のために示す図である。

【0051】

【図7】図３の管理支援システムで生成されたタンク管理シナリオの例を説明のために示すグラフである。

【0052】

【図8】所与のタンク管理シナリオを評価するために、図３の管理支援システムによって使用されるモデルを説明のために示すブロック図である。

【0053】

【図9】図７と同様のタンク管理シナリオの例を説明のために示すグラフであり、タンク内の圧力の最小値および最大値が関連付けられている。

【0054】

【図10】部分時間間隔に細分化された、図７と同様のタンク管理シナリオの例を説明のために示すグラフである。

【0055】

【図11】いくつかの実施形態において、図３の管理支援システムで生成された速度管理シナリオの例を説明のために示すグラフである。

【0056】

【図12】所与の速度管理シナリオを評価するために、図３の管理支援システムによって使用されるモデルを説明のために示すブロック図である。

【0057】

【図13】気相処理システムの代替実施形態を示す、図２のブロック図と同様のブロック図である。

【0058】

【図14】気相処理システムの別の代替実施形態を示す、図２のブロック図と同様のブロック図である。

【0059】

【図15】気相処理システムのさらに別の代替実施形態を示す、図２のブロック図と同様のブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0060】

以下の実施形態は、複数の密閉断熱タンクが配置された支持構造を形成する二重船殻を備える船舶に関して述べたものである。このような支持構造では、タンクは一例として、例えば角柱形状などの多面体形状を有する。

【0061】

このような密閉断熱タンクは、例えば液化ガスを輸送するために設けられる。液化ガスは、このようなタンクにおいて低温で貯蔵かつ輸送されるため、液化ガスを当該温度に維持するために断熱タンク壁が必要になる。

【0062】

このような密閉断熱タンクは、船舶の二重船殻に固定され、少なくとも１つの密閉膜を支持する断熱障壁をさらに備える。一例として、そのようなタンクは、本出願人によるＭａｒｋＩＩＩ（登録商標）またはＮＯ９６（登録商標）などの商標下で販売されている技術に従って製造することができる。

【0063】

図１は、４つの密閉断熱タンク２を備える船舶１を示す。４つのタンク２は、同一または異なる充填状態を有することができる。

【0064】

図２は、図１の船舶の４つのタンク３、４、５、６を概略的に示すブロック図である。図２に示すように、船舶１は、気相処理システム１０と、エンジン４０と、ガス燃焼ユニット（ＧＣＵ）３０とをさらに備える。

【0065】

エンジン４０は、船舶１の推進に必要な動力を提供し、代替実施形態として、船舶１の推進に必要な当該動力と、船舶１の他の機器（一般に「ホテル負荷」と称される）に電気的に動力を供給するのに必要な動力との両方を供給することができる。それ自体公知の方法で、エンジン４０は、タンク３、４、５、６から放出されるボイルオフガス（ＢＯＧ）から発生し得るか、またはタンクから取り出された液化ガスを気化させるように意図されたヒータ６０から発生し得る気相ガスを消費することができる。そのようなエンジン４０はそれ自体公知であるため、本明細書ではこれに関して詳述しない。

【0066】

さらにそれ自体公知の方法で、ＧＣＵ３０は、エンジン４０によって消費することができない余剰ＢＯＧが存在する場合、これを燃焼させることができる。そのようなＧＣＵ３０はそれ自体公知であるため、本明細書ではこれに関して詳述しない。

【0067】

気相処理システム１０は、必要に応じて、各タンク３、４、５、６から放出されるＢＯＧをエンジン４０またはＧＣＵ３０に送達することができる。この目的のために、気相処理システム１０は、タンク３、４、５、６の各々のための気相処理サブシステム１３、１４、１５、１６と、これらのサブシステム１３、１４、１５、１６と連通して、必要に応じてＢＯＧがエンジン４０またはＧＣＵ３０に送達されるようにするＢＯＧ分配ユニット２０とをそれぞれ備える。そのような気相処理システムおよびサブシステムはそれら自体公知であるため、本明細書ではこれに関して詳述しない。

【0068】

さらにそれ自体公知の方法で、各サブシステム１３、１４、１５、１６はまた、所望される場合に、対応するタンク３、４、５、６内に含まれる液相の一部を取り出し、この部分をヒータ６０に送達して気化させることができる。

【0069】

船舶１が４つのタンクを備えた状態が示されているが、船舶１が備えるタンク数は異なっていてもよく、具体的には単一のタンク、またはさらには任意の数のタンクを備え得ることが明確に理解される。

【0070】

以下では便宜上、タンク３を参照して管理支援方法３００について説明するが、管理支援方法３００は、いくつかのタンク３、４、５、６に対して、またはこれらの各々に対して同時に実施できることが理解される。

【0071】

図３は、船舶１に搭載された管理支援システム１００の例を示す。本管理支援システム１００は、通信インターフェース１３０、ヒューマンマシンインターフェース１４０、およびデータベース１５０に接続された中央ユニット１１０を備える。

【0072】

通信インターフェース１３０により、例えば気象データ、船舶の位置データなどを取得するために、中央ユニット１１０が遠隔装置と通信できるようになる。

【0073】

ヒューマンマシンインターフェース１４０は、表示手段４１を含む。後述するように、表示手段４１により、１つまたは複数のタンク管理シナリオ５０をユーザに表示できるようになる。

【0074】

後述するように、ヒューマンマシンインターフェース１４０は、ユーザが中央ユニット１１０に定量を手動で供給できるようにする取得手段４２をさらに含む。

【0075】

管理支援システム１００は、データベース１５０をさらに備える。後述するように、このデータベース１５０は、モデル、具体的にはモデル６１、６２、６３を格納するために使用することができる。

【0076】

図４は、陸上に配置され、船舶１と通信する管理支援システム２００の例を示す。船舶１は、中央ユニット２１０と、ヒューマンマシンインターフェース１４０と、通信インターフェース２３０とを備える。中央ユニット１、通信インターフェース１３０、およびそれらの部分のデータベース１５０は、地上局１０００に配置されている。管理支援システム２００の動作は、管理支援システム１００の動作と同様であり、地上の中央ユニット１によって実行された計算の結果を、通信インターフェース１３０および２３０を用いて船舶１に搭載されたヒューマンマシンインターフェース１４０に送信する点においてのみ異なっている。一例として、通信インターフェース１３０および２３０は、地上波または衛星無線周波数データ送信を使用することができる。

【0077】

ここで、図５Ａ～図９を参照して、船舶１の管理支援方法３００について説明するが、本方法は、管理支援システム１００または２００を使用して実施することができる。

【0078】

方法３００は、タンク３の初期状態を提供することを含む、第１のステップ３０１を含む。この初期状態は、タンク３内に含まれる気相３Ｇの初期圧力と、タンク３内に含まれる液相３Ｌの初期温度とを含む。この情報は、例えば、ユーザが取得手段４２を用いて入力する。

【0079】

好ましくは、初期状態は、タンク３内に収容された液化ガスの初期組成をさらに含む。この初期組成は通常、液化ガスがタンク３に搬入される際に、液化ガス供給元によって示される。この初期組成は、例えば、ユーザが取得手段４２を用いて入力することができる。

【0080】

方法３００は、船舶１の予測経路８０を提供することを含むステップ３０２をさらに含む。図６は、予測経路８０の例を説明のために示す図である。この図に示すように、予測経路８０は、出発地点８１、目的地点８２、および船舶１が通過することが想定される複数のウェイポイント８３によって画定される。地点８１、８２、８３は、例えば、ユーザが取得手段４２を用いて入力する。地点８１、８２、８３は、それ自体公知の方法でそれらの地理的座標によって画定される。

【0081】

連続するウェイポイント８３の各対は、共に経路ステップ８４を画定している。予測経路８０はまた、経路ステップ８４に沿った船舶１の進行方向によって画定することができる。

【0082】

方法３００は、気象予報に基づいて、予測経路８０に沿った船舶１の少なくとも１つの環境パラメータを求めることを含むステップ３０３をさらに含む。具体的には、中央ユニット１１０は、通信インターフェース１３０を使用して、気象予報プロバイダによって提供される気象予報を取得し、気象予報および予測経路８０に基づいて、少なくとも１つの環境パラメータを求める。環境パラメータは、流向、流速、風速、風向、平均波高、波向、および波周期のうちの少なくとも１つを含み、好ましくはこれらのパラメータのうちのいくつかを含むか、さらにはすべてを含む。なお、これらの環境パラメータのうちのいくつかは、気象予報プロバイダによって直接提供され得るが、他のパラメータは、中央ユニット１０が、気象予報にあるモデルを適用することによって推定することができる。

【0083】

方法３００は、予測経路８０に沿った船舶１の速度曲線を求めることを含むステップ３０４をさらに含む。簡略化された実施形態では、速度曲線は、例えば、ユーザが取得手段４１を用いることで、入力データとして簡単に提供され得る。

【0084】

方法３００は、複数のタンク管理シナリオ５０を生成することを含むステップ３０５をさらに含む。

【0085】

図７は、タンク管理シナリオ５０の例を説明のために示すグラフである。この図に示すように、所与のタンク管理シナリオ５０は、当該予測経路進行中の、時間ｔの関数としてタンク３内に含まれる気相３Ｇの圧力Ｐの変化を定義する。好ましい実施形態では、予測経路８０が連続する時間間隔ｄ１、ｄ２、ｄ３、ｄ４、ｄ５、ｄ６などに分割され、タンク管理シナリオ５０は、時間間隔ｄ１、ｄ２、ｄ３、ｄ４、ｄ５、ｄ６などにわたる圧力Ｐの平均値Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６などを定義する。時間間隔ｄ１、ｄ２、ｄ３、ｄ４、ｄ５、ｄ６などは、それぞれ具体的には１日に等しいものとすることができる。

【0086】

タンク管理シナリオ５０は、例えば、ステップ３０５でランダムに生成することができる。

【0087】

ステップ３０５の後、方法３００は、タンク管理シナリオ５０の評価に進む（図５Ａおよび図５ＢのＡを参照されたい）。

【0088】

以下でさらに詳述する好ましい実施形態によれば、方法３００は、目的関数として、予測経路８０に沿ってタンク３内で発生したＢＯＧの総量に少なくとも依存するコスト関数を使用する進化的アルゴリズムを実装する。この進化的アルゴリズムのコンテクスト内で、それ自体公知の方法で、タンク管理シナリオ５０は複数回反復的に再生成され、タンク管理シナリオ５０の新しい世代はそれぞれ、コスト関数を最も最小化する先行世代の一定数のタンク管理シナリオ５０に基づいて生成される。

【0089】

図８は、以下の説明の理解を容易にするために、コスト関数を評価するために実装されるモデル６１、６２、６３を示すブロック図である。これらのモデル６１、６２、６３は、管理支援システム１００のデータベース１５０に格納することができる。

【0090】

以下「エンジンモデル６１」と称される第１のモデル６１は、エンジン４０から出力することが必要となる動力、より具体的にはエンジン４０の出力軸４０Ａに必要な機械的動力を推定することができる（図２を参照されたい）。この機械的動力は、船舶１の推進に必要な唯一の動力とすることができる。代替形態として、この機械的動力を、船舶１の推進に必要な動力と、船舶１の他の機器（一般に「ホテル負荷」と称される）に電気的に動力を供給するのに必要な動力との合計とすることができる。いずれの場合でも、エンジンモデル６１は、船舶１の速度設定点と、少なくとも１つの環境パラメータと、任意選択で船舶１の進行方向との関数として、エンジン４０から出力することが必要となる動力を推定することができる。

【0091】

特定の実施形態によれば、エンジンモデル６１は、教師あり機械学習手法によって訓練された統計モデルである。この統計モデルは、テストデータのセットに基づいて訓練され、このテストデータのセットは、船舶の航行および以下の項目の測定を含む航行試験から取得することができ、
－一方で、船舶の速度、および波高、波周期、波向と船舶の進行方向との間の角度、風速、風向と船舶の進行方向との間の角度の中から選択される少なくとも１つの環境パラメータを測定し、
－他方では、船舶の速度を維持するために必要とされる、船舶のエンジンからの出力動力を測定する。

【0092】

以下「タンクモデル６２」と称される第２のモデル６２は、タンク３内で発生したＢＯＧ量を推定することができる。タンクモデル６２は、以下の項目を別々に推定することにより、タンク内で発生したＢＯＧ量を推定するものであり、
－タンク３内に含まれる気相３Ｇの現在の圧力Ｐとタンク３内に含まれる液相３Ｌの現在の温度Ｔとの関数として、タンク３内で発生した第１のＢＯＧ量を求め、かつ
－気相３Ｇの現在の圧力Ｐと少なくとも１つの環境パラメータとの関数として、タンク３内で発生した第２のＢＯＧ量を求め、次いでこれら２つのＢＯＧ量を加算することによって推定する。

【0093】

第１のＢＯＧ量は、液相３Ｌと気相３Ｇとが共存することに関連したＢＯＧの発生を反映している。第１のＢＯＧ量は、それ自体公知の熱力学モデル、例えばＨｅｒｔｚ－Ｋｎｕｄｓｅｎモデルを使用して推定することができる。

【0094】

第２のＢＯＧ量は、船舶１が経験する動きによって液相３Ｌが撹拌されることに起因した、タンク３内でのＢＯＧの更なる発生を反映している。

【0095】

特定の実施形態によれば、第２のＢＯＧ量は、教師あり機械学習手法によって訓練された統計モデルによって推定される。この統計モデルは、テストデータのセットに基づいて訓練され、このテストデータのセットは、船舶の航行および以下の項目の測定を含む航行試験から取得することができ、
－一方で、タンク内に含まれる気相の圧力およびタンク内に含まれる液相の温度を測定し、
－他方では、船舶のタンク内で実際に発生したＢＯＧ量と、熱力学モデルによって推定されるＢＯＧの推定量との差を測定する。

【0096】

さらに、上記で述べたように、ステップ３０１でタンク３内に収容された液化ガスの初期組成が提供された場合、タンクモデル６２は、タンク３内で発生したＢＯＧの組成を推定することもできる。この場合、第１のＢＯＧ量を推定するモデルと第２のＢＯＧ量を推定するモデルとはそれぞれ、タンク３内で発生したＢＯＧの組成を推定する。

【0097】

以下「フローモデル６３」と称される第３のモデル６３は、気相処理サブシステム１３によってタンク３から取り出すべきガス量と、ＧＣＵ３０内で燃焼させるべきＢＯＧ量とを推定することができる。より具体的には、フローモデル６３は、モデル６１によって推定された動力に基づいて、エンジン４０に供給すべきＢＯＧ量を推定し、このエンジン４０に供給すべきＢＯＧ量と、タンクモデル６２によって推定されるタンク３内で発生したＢＯＧ量とを比較する。エンジン４０に供給すべきＢＯＧ量がタンク３内で発生したＢＯＧ量よりも少ない場合、フローモデル６３は、これら２つの量の差量をＧＣＵ３０内で燃焼させるべきであると判定する。反対に、エンジン４０に供給すべきＢＯＧ量がタンク３内で発生したＢＯＧ量よりも多い場合、フローモデル６３は、これら２つの量の差量を気相処理サブシステム１３によってタンク３から取り出すべきであると判定する。

【0098】

モデル６１、６２、６３は、反復ごとに、気相３Ｇの圧力Ｐ、液相３Ｌの温度Ｔ、タンク３によって発生したＢＯＧ量（および適切な場合には、タンク３によって発生したＢＯＧの組成）、およびエンジン４０およびＧＣＵ３０に供給すべきＢＯＧ量を推定するために、間隔ｄ１、ｄ２などの持続時間に対して非常に短い時間間隔で反復的に実施される。

【0099】

図５Ｂをさらに参照して、ここでコスト関数を正常に評価するためのステップについて説明する。Ｎは、ステップ３０５で生成されたタンク管理シナリオ５０の数であり、方法３００は、タンク管理シナリオ５０の各々に対してＮ個の評価Ｓ１、Ｓ２、．．．、ＳＮを実行する。図５Ｂの図は、連続して実行される評価Ｓ１、Ｓ２、．．．、ＳＮを表すが、これらは任意選択で同時に実行することができる。各評価Ｓ１、Ｓ２、．．．、ＳＮは、後述するステップ４０１、４０２、４０３、４０４を含む。

【0100】

ステップ４０１で、ステップ３０４において求められた船舶１の速度曲線と、ステップ３０３において求められた少なくとも１つの環境パラメータとに基づいて、予測経路８０に沿ってエンジン４０から出力することが必要となる動力の曲線が、エンジンモデル６１を使用して推定される。

【0101】

ステップ４０２で、予測経路８０に沿ってタンク３内で発生したＢＯＧ量の曲線が、タンクモデル６２を使用して推定される。

【0102】

ステップ４０３で、ステップ４０１において推定されたエンジン４０から出力することが必要となる動力の曲線と、ステップ４０２において推定されたタンク３内のＢＯＧ発生量の曲線とに基づいて、タンク３から取り出すべきガス量の曲線と、ＧＣＵ３０内で燃焼させるべきＢＯＧ量の曲線とが、フローモデル６３を使用して推定される。

【0103】

ステップ４０１～４０３の後、ステップ４０４でコスト関数が計算される。より具体的には、コスト関数は、ステップ４０１～４０３で実行された推定値に基づいて計算され、関連するタンク管理シナリオ５０の受容性を定量化する実数である。

【0104】

簡易な実施形態では、コスト関数は、予測経路８０に沿ってタンク３内で発生したＢＯＧの総量のみに依存する。しかしながら、コスト関数が他の数量または基準にも依存することが好ましい。

【0105】

好ましい実施形態では、コスト関数は、
－予測経路８０の終端でタンク３内に含まれる気相の圧力Ｐと、目的地点８２に位置する搬出ターミナルが必要とする搬出圧力との間の差、および／または
－当該予測経路８０の終端でタンク３内に含まれる液相の温度Ｔと、目的地点８２に位置する搬出ターミナルが必要とする搬出温度との間の差、ならびに
－好ましくはこれら２つの差の両方にさらに依存する。このようにして、タンク管理シナリオ５０は、目的地点８２に位置する搬出ターミナルが、搬出ターミナルが必要とするものに近似する搬出圧力および搬出温度にある場合に、当該搬出ターミナルに船舶が到達できるようになると、一層受容可能になると考えられる。

【0106】

追加的または代替的に、コスト関数はまた、タンク管理シナリオ５０による以下の基準の一部または全部の遵守に依存することができ、
－タンク３内に含まれる気相の圧力Ｐが最大安全圧力を下回ったままであり、この最大安全圧力は、事前に定義された設定値、またはさらには予測経路８０に沿って船舶１が遭遇する環境条件に依存し、例えば嵐または他の潜在的に危険な航行条件の場合にはより低くなり得る変数値であってもよく、
－タンク３内に含まれる気相の圧力Ｐが最小圧力を上回ったままであり、この最小圧力は、事前に定義された設定値、またはさらにはフローモデル６３によって推定されるような、エンジン４０の必要ＢＯＧ量に依存する変数値であってもよく、
－気相処理システム１０を通るＢＯＧ流量は、閾値を下回ったままである。

【0107】

上記で述べたように、ステップ４０１～４０４の各々は、タンク管理シナリオ５０の評価Ｓ１、Ｓ２、．．．、ＳＮの各々のコンテクスト内で実行される。

【0108】

評価Ｓ１、Ｓ２、．．．、ＳＮ実行後、方法３００は、停止基準が検証されるかどうかを確認することを含むステップ３０６に進む。一実施形態では、停止基準は計算時間基準である。換言すれば、停止基準は、事前に定義された計算時間に達するか、またはそれを超過する場合に検証されると考えられる。あるいは停止基準は、反復回数の基準とすることができる。

【0109】

いずれの場合も、停止基準が検証されない場合（図５Ｂのステップ３０６の「Ｎ」を参照されたい）、方法３００は、評価Ｓ１、Ｓ２、．．．、ＳＮ実行中に評価されたＮ個のタンク管理シナリオ５０の中から、ｋ個のタンク管理シナリオ５０を選択することを含むステップ３０７に進み、ｋ＜Ｎである。ステップ３０７で選択されたｋ個のタンク管理シナリオ５０は、ステップ４０４で計算されたコスト関数を最も最小化するものである。代替実施形態では、ｋは事前に設定された数である。別の代替実施形態では、ｋは事前に設定されず、選択されたｋ個のタンク管理シナリオ５０は、ステップ４０４で計算されたコスト関数が閾値を下回るものである。

【0110】

ステップ３０７の後、方法３００は、ステップ３０７で選択されたｋ個のタンク管理シナリオ５０に基づいて、Ｎ個の新しいタンク管理シナリオ５０を生成することを含むステップ３０８に進む。

【0111】

上記で述べたように、本実施形態では、方法３００は、ステップ４０４で計算されたコスト関数を目的関数として使用して、進化的アルゴリズムを実装する。特定の実施形態では、進化的アルゴリズムは遺伝的アルゴリズムである。進化的アルゴリズムを用いた最適化手法は、それ自体公知である。次いで、ステップ３０５は、Ｎ個のタンク管理シナリオ５０をランダムに生成することにより、進化的アルゴリズムによって検討されたグループを初期化することを含み、ステップ３０８は、ステップ３０７で選択されたタンク管理シナリオを掛け合わせて新しい形態に変化させることにより、Ｎ個の新しいタンク管理シナリオ５０を生成することを含む。

【0112】

反対に、停止基準が検証された場合（図５Ｂのステップ３０６の「Ｏ」を参照されたい）、方法３００は、評価Ｓ１、Ｓ２、．．．、ＳＮ実行中に評価されたＮ個のタンク管理シナリオ５０の中から、ｐ個のタンク管理シナリオ５０を選択することを含むステップ３０９に進み、１≦ｐ＜Ｎである。ステップ３０７で選択されたタンク管理シナリオ５０は、ステップ４０４で計算されたコスト関数を最も最小化するものである。代替実施形態では、ｐは事前に設定された数である。別の代替実施形態では、ｐは事前に設定されず、選択されたｐ個のタンク管理シナリオは、ステップ４０４で計算されたコスト関数が閾値を下回るものである。

【0113】

ステップ３０９の後、方法３００は、ステップ３０９で選択されたタンク管理シナリオを、例えば表示手段４１上でユーザに対して表示することを含むステップ３１０に進む。

【0114】

非常に簡略化された代替実施形態では、単一のタンク管理シナリオ５０がステップ３０５で生成される。次に、ステップ４０１～４０４がこの単一のタンク管理シナリオ５０に対して実行され、ステップ３０６、３０７、３０８は省略される。ステップ３０９は、ステップ４０４で計算されたコスト関数の関数として、タンク管理シナリオ５０が受容可能であるかどうかを判定することを含む。受容可能である場合、ステップ３１０でこのタンク管理シナリオ５０が表示される。

【0115】

別の簡略化された代替実施形態では、ステップ３０８で複数のタンク管理シナリオ５０が生成されるが、ステップ３０６、３０７、３０８は省略される。

【0116】

方法３００のステップは、設定された間隔で、および／または通信インターフェース１３０によって気象予報を新たに受信した際に繰り返すことができる。追加的または代替的に、方法３００のステップは、ユーザによる指示に応じて繰り返すことができる。

【0117】

いずれの場合でも、方法３００は、ステップ３１０で、ステップ４０４において計算されたコスト関数の関数として、例えば表示手段４１上でユーザに対して少なくとも１つのタンク管理シナリオ５０を表示することになる。したがって、方法３００により、ユーザに対して意思決定の支援を提供できるようになる。

【0118】

上記で述べたように、所与のタンク管理シナリオ５０は、連続する時間間隔ｄ１、ｄ２、ｄ３、ｄ４、ｄ５、ｄ６などにわたる圧力Ｐの平均値Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６などを定義することができる。好ましい実施形態では、ステップ３０９の後およびステップ３１０の前に、当該ステップで選択された１つまたは複数のタンク管理シナリオ５０は、連続する時間間隔ｄ１、ｄ２、ｄ３、ｄ４、ｄ５、ｄ６などにわたる圧力Ｐの最小値および最大値もユーザに表示するように後処理することができる。

【0119】

図９は、このように後処理されたタンク管理シナリオ５０の例を、説明のために示すグラフである。この図に示すように、タンク管理シナリオ５０は、間隔ｄ１にわたって、平均値Ｐ１に加えて、最大値Ｍ１および最小値ｍ１を定義し、圧力Ｐは最大値Ｍ１よりも大きくすることも、最小値ｍ１よりも小さくすることもできない。同様に、各間隔ｄ１、ｄ２、ｄ３、ｄ４、ｄ５、ｄ６などにわたって、タンク管理シナリオ５０は、最大値Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４、Ｍ５、Ｍ６など、および最小値ｍ２、ｍ３、ｍ４、ｍ５、ｍ６などをそれぞれ定義する。

【0120】

最大値Ｍ１は、平均値Ｐ１の関数として、およびタンク３に関する１つまたは複数の制約の関数として計算される。タンク３に関する制約は、タンクの最大安全圧力などのタンク３の安全制約を含むことができる。タンク３に関する制約の全部または一部は、ユーザが取得手段４２を用いて入力することができる。

【0121】

最大値Ｍ２～Ｍ６は、平均値Ｐ２～Ｐ６とタンク３に関する１つまたは複数の制約との関数として、同様に計算される。

【0122】

最小値ｍ１は、平均値Ｐ１と、ステップ４０３で推定された間隔ｄ１の間にタンク３から取り出すべきガス量との関数として、フローモデル６３を使用して計算される。

【0123】

最小値ｍ２～ｍ６は、平均値Ｐ２～Ｐ６と間隔ｄ２～ｄ６の間にタンク３から取り出すべきガス量との関数として同様に計算される。

【0124】

簡易な代替実施形態では、このように後処理された１つまたは複数のタンク管理シナリオ５０を、ユーザに簡単に表示することができ、すなわち、最小値ｍ１～ｍ６と対応する最大値Ｍ１～Ｍ６とを共に表示することができる。これにより、ある値の範囲、すなわち圧力Ｐを間隔ｄ１、ｄ２などの範囲内で変化させることができる間隔［ｍ１、Ｍ１］、［ｍ２、ｍ２］などをユーザにさらに表示することによって、さらなる意思決定支援をユーザに提供することができる。

【0125】

代替実施形態として、最大値Ｍ１～Ｍ６のみ、または最小値ｍ１～ｍ６のみを計算して表示することができる。

【0126】

特に好ましい代替実施形態では、このように後処理された１つまたは複数のタンク管理シナリオ５０はまた、ステップ３１０の前に、ｄ１、ｄ２などの間隔の部分間隔にわたって圧力Ｐの最適値を求めることを目的とした、さらなる最適化のステップに進むことができる。

【0127】

図１０は、このように最適化されたタンク管理シナリオ５０Ａの例を、説明のために示すグラフである。この図に示すように、時間間隔ｄ１は、いくつかの連続する部分時間間隔ｉ１、ｉ２、ｉ３、ｉ４、ｉ５、ｉ６などに細分化される。時間間隔ｉ２、ｉ２、ｉ３、ｉ４、ｉ５、ｉ６などは、具体的にはそれぞれ１時間に等しくすることができる。タンク管理シナリオ５０Ａは、平均値Ｐ１および最小値ｍ１および最大値Ｍ１に加えて、部分時間間隔ｉ１、ｉ２、ｉ３、ｉ４、ｉ５、ｉ６の各々に平均値Ｐｉ１、Ｐｉ２、Ｐｉ３、Ｐｉ４、Ｐｉ５、Ｐｉ６を定義する。同様に、この点は簡潔にするために図１０には示されていないが、時間間隔ｄ２、ｄ３、ｄ４、ｄ５、ｄ６などもまた、いくつかの連続する部分時間間隔に細分化され、圧力Ｐの平均値はこれら部分間隔の各々に定義される。

【0128】

平均値Ｐｉ１、Ｐｉ２などは、時間間隔ｉ１の間にタンク３内で発生したＢＯＧの総量および以下の基準の遵守に少なくとも依存するコスト関数を目的関数として使用する、進化的アルゴリズムによって求められ、
－タンク３内に含まれる気相の圧力Ｐが最大値Ｍ１を下回ったままであり、
－タンク３内に含まれる気相の圧力Ｐが最小値ｍ１を上回ったままであり、
－気相処理システム１０を通るＢＯＧの流量が、閾値を下回ったままである。
この平均値を求めることは、ステップ４０１～４０４～３０６～３０８と同様のステップを使用して行われるため、詳細は繰り返さない。次いで、１つまたは複数のタンク管理シナリオ５０Ａがユーザに表示される。

【0129】

上記で述べたように、速度曲線は、例えば、ステップ３０４でユーザが取得手段４１を用いることで、入力データとして簡単に提供され得る。しかしながら、ステップ３０４で速度曲線が、予測経路８０に沿ってタンク３内で発生したＢＯＧの総量、および船舶１の目的地への到着所要時間と船舶１の目的地への到着予定時間との間の差に依存する目的関数を使用する、進化的アルゴリズムによって求められることが好ましい。船舶１の目的地への到着所要時間は、ユーザが取得手段４２を用いて入力することができる。

【0130】

この進化的アルゴリズムのコンテクスト内で、それ自体公知の方法で、速度管理シナリオ５５０は複数回反復的に生成され、速度管理シナリオ５５０の新しい世代はそれぞれ、目的関数を最も最小化する先行世代のいくつかの速度管理シナリオ５５０から生成される。

【0131】

図１１は、速度管理シナリオ５５０の例を説明のために示すグラフである。この図に示すように、予測経路８０がｙ１、ｙ２、ｙ３、ｙ４、ｙ５などの移動距離の連続する区間に分割されている場合、所与の速度管理シナリオ５５０は、ｙ１、ｙ２、ｙ３、ｙ４、ｙ５などの移動距離の連続する区間の各々にわたる速度Ｖの平均値Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４、Ｖ５などを定義することによって船舶１の速度Ｖの変化を定義する。移動距離の区間ｙ１、ｙ２、ｙ３、ｙ４、ｙ５などは、有利には、予測経路８０の地点８１、８２、８３を参照して画定することができる。

【0132】

図１２を参照して、進化的アルゴリズムを実施するステップをここで説明する。

【0133】

ステップ６０１の間に、例えば、複数の速度管理シナリオ５５０がランダムに生成される。

【0134】

Ｍはステップ６０１で生成された速度管理シナリオ５５０の数であり、ステップ６０１の後、Ｍ個の評価Ｒ１、Ｒ２、．．．、ＲＭが速度管理シナリオ５５０の各々に対して実行される。図１２の図では、評価Ｒ１、Ｒ２、．．．、ＲＭが連続して実行されるように示しているが、これらは任意選択で同時に実行することができる。各評価Ｒ１、Ｒ２、．．．、ＲＭは、後述するステップ６０２、６０３、６０４、６０５、６０６を含む。

【0135】

ステップ６０２で、船舶１の流体力学モデルを使用して、船舶１の実効速度曲線が推定される。

【0136】

ステップ６０３で、ステップ６０２において推定された実効速度曲線に基づいて、海流モデルを使用して船舶１の実効軌道が推定される。

【0137】

ステップ６０４で、気象予報に基づいて、船舶１の実効軌道に沿って船舶１の少なくとも１つの環境パラメータが求められる。具体的には、中央ユニット１１０は、ステップ３０３と同様に通信インターフェース１３０を使用して、気象予報プロバイダによって提供される気象予報を取得し、気象予報と、ステップ６０３で推定された船舶１の実効軌道とに基づいて、少なくとも１つの環境パラメータを求める。

【0138】

ステップ６０５で、船舶１の実効軌道に沿ってタンク３内で発生したＢＯＧ量の曲線が、タンクモデル６２を使用して推定される。

【0139】

ステップ６０１～６０５の後、ステップ６０６で目的関数が計算される。目的関数は、速度管理シナリオ５５０の受容性を定量化する実数である。上記で述べたように、目的関数は、予測経路８０に沿ってタンク３内で発生したＢＯＧの総量と、船舶１の目的地への到着所要時間と船舶１の目的地への到着予定時間との間の差とに依存する。

【0140】

評価Ｒ１、Ｒ２、．．．、ＲＮ実行後、本方法は、停止基準が検証されるかどうかを確認することを含むステップ６０７に進む。一実施形態では、停止基準は計算時間基準である。換言すれば、停止基準は、事前に定義された計算時間に達するか、またはそれを超過する場合に検証されると考えられる。あるいは、停止基準は、反復回数の基準とすることができる。

【0141】

いずれの場合も、停止基準が検証されない場合（図１２のステップ６０７の「Ｎ」を参照されたい）、本方法は、評価Ｒ１、Ｒ２、．．．、ＲＭ実行中に評価されたＭ個の速度管理シナリオ５５０の中から、ｋ´個の速度管理シナリオ５５０を選択することを含むステップ６０８に進み、ｋ´＜Ｍである。ステップ６０８で選択されたｋ´個の速度管理シナリオ５５０は、ステップ６０６で計算された目的関数を最も最小化するものである。代替実施形態では、ｋ´は事前に設定された数である。別の代替実施形態では、ｋは事前に設定されず、選択されたｋ´個の速度管理シナリオ５５０は、ステップ６０８で計算された目的関数が閾値を下回るものである。

【0142】

ステップ６０８の後、本方法は、ステップ６０８で選択されたｋ’個の速度管理シナリオ５５０に基づいて、Ｍ個の新しいタンク管理シナリオを生成することを含むステップ６０９に進む。

【0143】

特定の実施形態では、進化的アルゴリズムは遺伝的アルゴリズムである。次いで、ステップ６０１は、Ｍ個の速度管理シナリオ５５０をランダムに生成することにより、進化的アルゴリズムによって検討されたグループを初期化することを含み、ステップ６０９は、ステップ６０８で選択された速度管理シナリオ５５０を掛け合わせて新しい形態に変化させることにより、Ｍ個の新しい速度管理シナリオ５５０を生成することを含む。

【0144】

反対に、停止基準が検証された場合（図１２のステップ６０７の「Ｏ」を参照されたい）、本方法は、ステップ６０６で計算された目的関数を最も最小化する速度管理シナリオ５５０を選択することを含むステップ６１０に進む。最後に、ステップ６１１で、この速度管理シナリオ５５０は、当該予測経路に沿った船舶１の速度曲線として指定され、その後、ステップ３０５～３１０と評価Ｓ１、Ｓ２、．．．、ＳＮとは、すでに上記で述べたように実施することができる。

【0145】

図２に示す気相処理システム１０の構成は一例にすぎない。他の構成も可能である。

【0146】

図示されていないいくつかの代替実施形態では、船舶１は２つ以上のエンジン４０を備えることができる。この場合、エンジンモデル６１は、船舶１の速度設定点と、少なくとも１つの環境パラメータと、任意選択で船舶１の進行方向との関数として、エンジン４０から出力することが必要となる動力を推定することができる。

【0147】

図２に関して上記で述べたように、エンジン４０は、船舶１の推進に必要な動力と、船舶１の他の機器（一般に「ホテル負荷」と称される）に電気的に動力を供給するのに必要な動力との両方を供給することができる。しかしながら、図１３に示すように、船舶１は、この「ホテル負荷」動力を供給するように意図された補助エンジン４９を備えることができる。補助エンジン４９は、エンジン４０と同様に、ＢＯＧ分配ユニット２０から発生するＢＯＧ、またはヒータ６０から発生するＢＯＧを消費することができる。この場合、エンジンモデル６１は、船舶１の速度設定点と、少なくとも１つの環境パラメータと、任意選択で船舶１の進行方向との関数として、エンジン４０および補助エンジン４９から出力することが必要となる動力を推定することができる。また、代替実施形態として、いくつかの補助エンジン４９を設けることができることも明記すべきであり、この場合、同様に、エンジンモデル６１は、エンジン４０および補助エンジン４９から出力することが必要となる動力を推定することができる。

【0148】

図１４は、再液化プラント７５をさらに備える気相処理システム１０の別の代替実施形態を示す。

【0149】

それ自体公知の方法で、再液化プラント７５は、ＢＯＧ分配ユニット２０から発生するＢＯＧを受け取り、このＢＯＧを再液化し、次いでこのＢＯＧをタンク３、４、５、６に戻すことができる。そのような再液化プラント７５はそれ自体公知であるため、本明細書ではこれに関して詳述しない。

【0150】

図１４には示されていないが、再液化プラント７５の稼働に必要な動力（例えば、電力）が、エンジン４０によって、または補助エンジン４９によっても提供され得ることを明記すべきである。図示されていないいくつかの代替実施形態では、再液化プラント７５が、タンク３、４、５、６のうちの１つまたはいくつかにのみ再液化ＢＯＧを送達できることも明記すべきである。

【0151】

当然ながら、本代替実施形態では、フローモデル６３は再液化プラント７５の存在を考慮に入れる。

【0152】

より具体的には、フローモデル６３は、気相処理サブシステム１３によってタンク３から取り出すべきガス量、ＧＣＵ３０内で燃焼させるべきＢＯＧ量、およびさらには再液化プラント７５に送達すべきＢＯＧ量を推定することができる。より具体的には、フローモデル６３は、モデル６１によって推定された動力に基づいて、エンジン４０に供給すべきＢＯＧ量を推定し、このエンジン４０に供給すべきＢＯＧ量と、タンクモデル６２によって推定されるタンク３内で発生したＢＯＧ量とを比較する。エンジン４０に供給すべきＢＯＧ量がタンク３内で発生したＢＯＧ量よりも多い場合、フローモデル６３は、これら２つの量の差量を気相処理サブシステム１３によってタンク３から取り出すべきであると判定する。反対に、エンジン４０に供給すべきＢＯＧ量がタンク３内で発生したＢＯＧ量よりも少ない場合、フローモデル６３は、これら２つの量の差量を好ましくは再液化プラント７５に送達すべきであり、再液化プラント７５の再液化能力が不十分である場合にのみ、当該差量をＧＣＵ３０内で燃焼させるべきであると判定する。

【0153】

また、本代替実施形態では、ステップ４０３で、ステップ４０１において推定されたエンジン４０から出力することが必要となる動力の曲線と、ステップ４０２において推定されたタンク３内のＢＯＧ発生量の曲線とに基づいて、タンク３から取り出すべきガス量の曲線と、ＧＣＵ３０内で燃焼させるべきＢＯＧ量の曲線と、再液化プラント７５に送達すべきＢＯＧ量の曲線とが、フローモデル６３を使用して推定されることも理解される。

【0154】

図１５は、サブクーラ７７をさらに備える気相処理システム１０のさらに別の代替実施形態を示す。

【0155】

それ自体公知の方法で、サブクーラ７７は、気相処理サブシステム１３からタンク３内に含まれる液相３Ｌの一部を受け取り、その温度を低下させることができる（例えば、液化ガスが大気圧下のＬＮＧである場合、約５℃～約１０℃だけ、すなわち約－１６２℃から約１６７℃～－１７２℃まで低下させる）。サブクーラ７７はまた、このようにして過冷却された液相を、それ自体公知である混合ノズル７９を用いて液相３Ｌ内に直接、またはそれ自体公知である噴射ランプ７８を用いて液滴の形態で気相３Ｇ内に噴霧することにより、間接的にタンク３に戻すことができる。

【0156】

図１５には示されていないが、サブクーラ７７の稼働に必要な動力（例えば、電力）が、エンジン４０によって、または補助エンジン４９によっても提供され得ることを明記すべきである。図示されていないいくつかの代替実施形態では、サブクーラ７７が、いくつかの、または場合によってはすべてのタンク３、４、５、６から液相を取り出して、過冷却状態でこの液相をそれぞれのタンクに戻すことができることも明記すべきである。

【0157】

当然ながら、本代替実施形態では、フローモデル６３はサブクーラ７７の存在を考慮に入れる。

【0158】

より具体的には、フローモデル６３は、気相処理サブシステム１３によってタンク３から取り出すべきガス量、ＧＣＵ３０内で燃焼させるべきＢＯＧ量、およびさらにはサブクーラ７７に送達すべき液相量を推定することができる。より具体的には、フローモデル６３は、モデル６１によって推定された動力に基づいて、エンジン４０に供給すべきＢＯＧ量を推定し、このエンジン４０に供給すべきＢＯＧ量と、タンクモデル６２によって推定されるタンク３内で発生したＢＯＧ量とを比較する。エンジン４０に供給すべきＢＯＧ量がタンク３内で発生したＢＯＧ量よりも多い場合、フローモデル６３は、これら２つの量の差量を気相処理サブシステム１３によってタンク３から取り出すべきであると判定する。反対に、エンジン４０に供給すべきＢＯＧ量がタンク３内で発生したＢＯＧ量よりも少ない場合、フローモデル６３は、これら２つの量の差量を、好ましくはサブクーラ７７を稼働することによって経時的に低減すべきであり、サブクーラ７７の過冷却能力が不十分である場合にのみ、余剰ＢＯＧが存在すれば、これをＧＣＵ３０内で燃焼させるべきであると判定する。

【0159】

また、本代替実施形態では、ステップ４０３で、ステップ４０１において推定されたエンジン４０から出力することが必要となる動力の曲線と、ステップ４０２において推定されたタンク３内のＢＯＧ発生量の曲線とに基づいて、タンク３から取り出すべきガス量の曲線と、ＧＣＵ３０内で燃焼させるべきＢＯＧ量の曲線と、タンク３から取り出してサブクーラ７７に送達すべき液相量の曲線とが、フローモデル６３を使用して推定されることも明確に理解される。

【0160】

最後に、図示されていないいくつかの代替実施形態では、サブクーラ７７が、タンク３、４、５、６のうちの１つから液相を取り出して、過冷却状態でタンク３、４、５、６のうちの１つまたは複数にこの液相を戻すことができることも明記すべきである。この場合、上記で述べたように、管理支援方法３００がタンク３、４、５、６のうちのいくつかまたは各々に対して同時に実施されると、所与のタンクに関するフローモデル６３は、１つまたは複数の他のタンクから発生する、サブクーラ７７から受け取るべき過冷却液相の量をさらに推定する。

【0161】

本発明をいくつかの特定の実施形態を参照して説明したが、これらが本発明の範囲内にある場合には、本発明が決してそれらに限定されるものではなく、記載された手段のすべての技術的均等物、およびそれらの組合せを含むことは明らかである。

【0162】

動詞「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」または「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」およびそれらの活用形の使用は、特許請求の範囲に記載されているもの以外の要素またはステップの存在を排除するものではない。

【0163】

特許請求の範囲において、括弧内のいかなる参照符号も、特許請求の範囲の限定として解釈されてはならない。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5A】

【図5B】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【国際調査報告】