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港口作为交通联运的核心枢纽,码头建设护坡结构的稳定性、生态性与区域经济、生态安全息息相关.传统护坡结构生态功能缺失、耐久性不足,难以适应"生态优先、绿色发展"的要求.文章以交通领域港口与航道生态护坡为研究对象,深入探讨影响护坡结构的自然环境、材料特性及建设设计等关键因素.从材料优化、结构创新、施工管控及运维强化四个维度提出耐久性提升方法,并结合实测数据验证技术可行性.研究结果表明,生态护坡结构的"生态-力学"协同设计、针对性和耐久性的强化措施,延长使用寿命、提升区域生物多样性,为交通领域港口与航道绿色化升级参考.
交通领域港口与航道生态护坡结构设计耐久性绿色建材
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针对港口间因数据孤岛与隐私问题导致的设备剩余使用寿命预测困难,提出一种基于长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的联邦学习方法.首先,在各港口本地部署自编码器提取关键特征并构建联邦 LSTM 模型;其次,设计了特征相似度驱动的自适应客户端分组与加权聚合策略,通过对具有相似退化模式的客户端分组,并在组内基于验证集性能进行模型聚合更新,以提升非独立同分布环境下的全局模型性能.在真实港口电池数据集上的实验结果表明,所提方法能有效缓解模型漂移,显著提升剩余使用寿命预测准确率.
剩余使用寿命预测联邦学习长短时记忆网络自编码器电池
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为了探讨港口信息化建设中数据共享平台构建的有效路径,本文利用理论分析与体系构建的方法,深入剖析数据共享平台构建在港口发展中的重要意义,涵盖打破信息孤岛、提升决策科学性、促进港口生态融合等方面.研究得出,港口信息化建设中数据共享平台的构建需从多路径推进,要构建完善的标准规范体系以强化顶层设计,通过建立健全安全保障体系筑牢安全防线,打造高效运维管理体系实现运维管理的优化,推动数据处理与应用展现的融合以深化数据应用.结果表明,遵循这些路径可有效构建数据共享平台,推动港口信息化发展,提升港口综合竞争力.
港口信息化数据共享平台
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海岸带等受限水域中,潮汐与洋流等自然因素诱发的海图数据不确定性,叠加无人艇(USV)集群的单体感知能力局限,导致其协同作业面临安全避障、编队稳定与动态环境适配的多重技术挑战.为此,本研究提出一种基于多智能体深度强化学习的无人机-无人艇集群(UAV-USVs)协同导航框架,以提升其导航精度和协同作业能力.该系统通过将UAV-USV异构集群建模为动态交互图,借助图神经网络(GNN)的多跳邻域信息聚合机制,融合UAV全局环境观测信息与USV局部状态特征,突破传统方法的局部感知壁垒,显著提升集群对全局态势的感知能力,并对多智能体近端策略优化(MAPPO)算法进行改进,设计异构智能体状态编码器与集中训练-分散执行机制,适配UAV与USV的动作空间异质性及观测维度差异,实现协同性与实时性的动态平衡;最后通过分层奖励函数设计及编队动态重构策略,实现开阔水域稳定编队保持与狭窄水域编队构型自适应调整.仿真试验结果表明,该系统为UAV-USVs 跨域协同导航提供了理论参考,为海岸带测绘、港口航道巡查等实际工程任务提供了高效可靠的方法支撑.
智能航运无人艇集群协同导航多智能体近端策略优化多智能体深度强化学习图神经网络
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随着全球航运业环保意识的增强,港口作为水路运输的关键枢纽,正逐步向绿色化、智能化方向发展,然而,当前船舶在进出港过程中存在因长时间在锚地或泊位等待,导致港口碳排放量大、运营效率下降的问题.针对上述问题,本文构建了一种港口船舶调度优化方法,在提升船舶进出港作业效率的同时,兼顾港区碳排放控制需求.首先,在保障船舶航行安全和作业连续性的前提下,以降低船舶在港等待时间和碳排放总量为优化目标建立港口船舶进出港调度模型.其次,设计一种改进型非支配排序遗传算法(INSGA-Ⅱ),通过使用自适应交叉和变异概率机制,加快算法的收敛速度;基于黄骅港船舶调度数据进行的仿真试验结果表明,相较于先到先服务(FCFS)调度方法,所提模型得到的调度结果在船舶总等待时间和总碳排放量方面分别下降了 25.2％和 18.5％.INSGA-Ⅱ 算法较传统的非支配排序遗传算法具有较快的收敛速度和较好的稳定性,优化后的调度方案能有效兼顾港口运营效率和低碳排放要求,为港口制定智能化、绿色化的船舶调度与运营管理策略提供有力支持.
绿色航运多目标优化遗传算法船舶调度碳排放
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集装箱箱位分配是港口作业的核心环节,直接决定堆场作业效率与非生产性运营成本.针对传统Q-learning算法在集装箱港口场景应用时普遍存在的Q表维度爆炸问题,提出一种近优翻箱引导的Q-learning算法.该算法突破传统Q-learning先完成全量Q表初始化再开展离线学习的串行框架,采用动态式渐进填充Q表的创新设计,同时引入基于贝位构造规则形成的聚集态机制,将可通过列置换互相转化的贝位状态归为同一类,从而压缩状态空间的总数量,形成支持边学习边应用的在线增量学习算法结构.同时,该算法定义近似最优翻箱次数指标,它通过改进的分支定界算法求得,使得该指标贴近理论下界,平衡解的质量与求解效率.仿真性能试验表明,该算法不仅可以完成大规模集装箱堆存数据实例的求解,且整体求解耗时低于传统精确求解算法,最终翻箱次数相关性能表现超越经典Q-learning和DQN等对比算法,且精确解占比超过60%.消融试验进一步验证了近似最优翻箱次数能够实现对智能体的有效引导,最终堆存效果显著优于不当放置项和无序堆存;同时,消融试验还表明,引入聚集态后的动态Q表构建机制,在降低Q表的整体维度方面有效.
集装箱箱位分配强化学习Q-learning翻箱次数近优翻箱引导Q-learning
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针对吹填砂地基存在的土体松散、孔隙比高及承载力不足等问题,需通过地基处理技术提升其工程性能.本研究依托厦门新机场吹填砂地基工程,采用现场试验与有限元数值模拟相结合的方法,系统探究强夯法对吹填砂地基的加固机理.通过实时监测夯击沉降量,并结合标准贯入试验与剪切波速试验进行现场质量检测.同时,基于 MIDAS 软件建立三维数值模型,深入分析夯击能量、夯击次数等参数对地基处理效果的影响规律.研究表明:经强夯处理后,标准贯入试验击数提升 42%～122%,剪切波速值增长 20.6%～50.7%,土体密实度显著改善;夯击能量与地表沉降呈正相关,当能量级达到 2000～4000kN·m时,有效加固深度可达 9～11m,形成稳定的持力层.研究成果揭示了强夯能量传递与土体压缩变形的内在关系,为沿海吹填砂地质条件下的机场、港口等大型工程的地基处理方案设计提供了重要理论依据和施工参数优化指导.
强夯法吹填砂现场试验数值模拟有效加固深度
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针对江海联运背景下"海港—船闸—狭窄航段—船闸—江港"链式运输通道中港口放船、船闸放行与狭窄航段运行相互耦合所引发的拥堵传播问题,开展港口—船闸协同调度研究.考虑港口作业、船闸服务、狭窄航段容量及入口节流等约束,构建连续时间事件驱动的协同调度模型,以刻画链式通道中船舶装卸、过闸、入段及卸货全过程的动态演化.在统一场景下设计先到先服务策略(G0)、定时开闸与清空队列策略(G1)、协同阈值控流策略(G2)和预测时隙与吞吐下限策略(G3),系统比较不同协同控流策略对狭窄航段运行绩效的影响.实验结果表明,G3 在狭窄航段拥堵缓解与风险控制方面表现最优,较基准策略 G0,平均拥堵系数、狭窄航段总等待时间、平均入段等待时间和平均任务总时长分别下降6.3%、46.1%、50.3%和29.9%,同时等待风险和容量饱和风险均明显降低.研究表明,围绕狭窄航段构建港口—船闸协同调度机制,能够有效缓解链式通道局部拥堵.
江海联运港口—船闸协同调度事件驱动仿真拥堵控制
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针对大型散货港口带式输送机控制系统国产化适配难、超远程控制不稳、高可靠运行要求高、安全防护弱等痛点,该文基于信创监控平台KingSCADA4.0,设计一套分布式、冗余通信、分层解耦的控制系统解决方案.通过软硬件国产化替代、系统适配优化、全流程测试验证,实现系统驾驶舱、实时监控、设备管理、趋势分析、报警事件五大核心功能.工程应用表明,系统可稳定支撑超远程、大规模带式输送机群控运行,完成港口工控领域信创技术首次落地,具备良好的可靠性、扩展性与推广价值.
港口带式输送机超远程KingSCADA4.0组态
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在南北经济分化加剧与空间格局深刻重构的宏观背景下,深化环渤海地区协同联动已成为培育北方重要增长极、优化全国区域协调发展大局的重要路径.本文立足山东打造北方地区经济重要增长极的战略定位,系统分析山东对接环渤海协同联动的内在逻辑、现实挑战与破解路径.研究发现,尽管山东在港口功能整合、交通网络互联、产业跨域承接与科创融通等方面已取得初步成效,但要素统筹与带动效能仍受制于多重深层次的结构性瓶颈,突出表现为高位统筹机制不完善、跨界互联互通滞后、产业链深度嵌合不足、创新转化闭环不畅和利益共享机制不健全.山东需以跨域协同治理重塑为牵引,聚焦顶层机制优化、基础设施全域互通、重点产业网络化协作、跨域科创转化生态构建及成本共担制度设计五大核心维度系统发力,以助推高水平打造北方地区经济重要增长极.
环渤海地区区域协同发展经济增长极区域互联互通产业链协作
