液位修正器获取方法及装置、测量方法、存储介质和终端与流程

本发明属船舶，涉及一种液位修正器获取方法，特别是涉及一种液位修正器获取方法及装置、测量方法、存储介质和终端。

背景技术：

1、海运是全球贸易中普遍采用的运输方式，船舶在航行过程中的安全性受多个因素影响，包括天气、船舶倾斜度、船舶吃水深度和续航能力等。其中，船舶压载水舱液位和燃油舱液位是衡量船舶吃水深度和燃油供应的重要参数，准确测量船舶液舱液位对于确保船舶正常运行至关重要。

2、目前的船舶油舱液位的测量主要包括人工检尺法和使用雷达液位计进行检测。人工检尺法需要船员手动测量液舱内介质之后再根据测量数据推算实际液位数据，雷达液位计是基于时间行程原理通过探测自身发出的微波被液面反射后的信息来计算液位高度。

3、然而，这些方法存在一些明显缺陷，例如人工检尺法工作量大且效率低下，雷达液位计造价昂贵，且容易受天线影响等。更关键的是，这两种方法只适用于船舶平稳状态，当船舶处于转弯、加速、减速或遇到较大风浪等干扰因素时，液舱介质液面会产生波动，此时测量的液面高度并不能反映真实的液位，因此无法准确测量液舱液位，严重影响了船舶的正常航行。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种液位修正器获取方法及装置、测量方法、存储介质和终端，用于解决现有技术中当船舶处于非平稳状态时测量的液舱液位存在较大误差的技术问题。

2、第一方面，本发明提供一种液位修正器获取方法，包括：

3、获取液位待修正液舱在不同干扰因素下的液位测量数据和液位实际数据；

4、将所述干扰因素数值化以获取干扰特征，将干扰特征以及所对应的液位测量数据和液位实际数据构成液位样本误差数据，将所有所述液位样本误差数据集合为液位样本误差数据集；

5、基于所述液位样本误差数据集对预设人工智能模型进行训练，以获取所述液位待修正液舱的船舶液舱液位修正器；

6、其中，所述液位样本误差数据中的所述干扰特征和液位测量数据为输入特征，所述液位实际数据为目标输出。

7、于本发明的一实施例中，所述干扰因素包括液体介质类型和船舶运行工况，所述船舶运行工况包括第一预设风力区间下的加速运动、减速运动、匀速运动、转弯运动以及第二预设风力区间下的运动，所述第一预设风力区间小于所述第二预设风力区间。

8、于本发明的一实施例中，获取液位待修正液舱在不同干扰因素下的液位测量数据和液位实际数据步骤包括：

9、将每种所述液体介质类型分别与不同所述船舶运行工况进行组合，以获取多种干扰状态；

10、在每种干扰状态下，通过等梯度调节液舱中介质体积的方式获取每种干扰状态下多个介质体积的液位测量数据和液位实际数据。

11、于本发明的一实施例中，将所述干扰因素数值化方法包括标签编码或独热编码。

12、于本发明的一实施例中，所述液位测量数据的获取工具包括雷达液位计、液位传感器或人工检尺。

13、于本发明的一实施例中，所述预设人工智能模型包括机器学习回归模型或神经网络模型。

14、第二方面，本发明还提供一种液位修正器获取装置，包括数据获取模块、数据处理模块和修正器构建模块：

15、所述数据获取模块，用于获取液位待修正液舱在不同干扰因素下的液位测量数据和液位实际数据；

16、所述数据处理模块，用于将所述干扰因素数值化以获取干扰特征，将干扰特征以及所对应的液位测量数据和液位实际数据构成液位样本误差数据，将所有所述液位样本误差数据集合为液位样本误差数据集；

17、所述修正器构建模块，基于所述液位样本误差数据集对预设人工智能模型进行训练，以获取所述液位待修正液舱的船舶液舱液位修正器；

18、其中，所述液位样本误差数据中的所述干扰特征和液位测量数据为输入特征，所述液位实际数据为目标输出。

19、第三方面，本发明还提供一种测量方法，包括：

20、获取船舶液舱的干扰因素数值以及液位测量数据；

21、将所述干扰因素数值和液位测量数据输入至船舶液舱液位修正器，以使其输出修正后的液舱液位；

22、将所述修正后的液舱液位在船舶液舱的液舱舱容表中进行检索匹配，以获取与所述修正后的液舱液位相对应的液舱储量；

23、其中，所述船舶液舱液位修正器是基于如上所述的船舶液舱液位修正器获取方法所获取的所述船舶液舱的液位修正器；所述液舱舱容表包括多组数据，每组数据均包括特定液位以及与所述特定液位相对应的液舱储量。

24、第四方面，本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的液位修正器获取方法或测量方法。

25、第五方面，本发明还提供一种终端，包括处理器以及存储器，所述存储器与所述处理器之间通信连接；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行如上所述的液位修正器获取方法或测量方法。

26、如上所述，本发明所述的液位修正器获取方法及装置、测量方法、存储介质和终端，通过获取不同干扰因素下的液位测量数据和液位实际数据，构建了液位样本误差数据集并输入人工智能模型进行训练学习，获取了可靠的液位修正器。使用此液位修正器可以对船舶在非平稳状态下的液位测量数据进行修正，从而得到准确的液舱液位，为船舶的远洋航行提供了保障。

技术特征：

1.一种液位修正器获取方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述干扰因素包括液体介质类型和船舶运行工况，所述船舶运行工况包括第一预设风力区间下的加速运动、减速运动、匀速运动、转弯运动以及第二预设风力区间下的运动，所述第一预设风力区间小于所述第二预设风力区间。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取液位待修正液舱在不同干扰因素下的液位测量数据和液位实际数据步骤包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述干扰因素数值化方法包括标签编码或独热编码。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述液位测量数据的获取工具包括雷达液位计、液位传感器或人工检尺。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设人工智能模型包括机器学习回归模型或神经网络模型。

7.一种液位修正器获取装置，其特征在于，包括数据获取模块、数据处理模块和修正器构建模块：

8.一种测量方法，其特征在于，包括：

9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的液位修正器获取方法，或权利要求8所述的测量方法。

10.一种终端，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器与所述处理器之间通信连接；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行如权利要求1至6任一项所述的液位修正器获取方法，或权利要求8所述的测量方法。

技术总结
本发明提供一种液位修正器获取方法及装置、测量方法、存储介质和终端，其中液位修正器获取方法包括获取液位待修正液舱在不同干扰因素下的液位测量数据和液位实际数据；将干扰因素数值化以获取干扰特征，将干扰特征以及所对应的液位测量数据和液位实际数据构成液位样本误差数据，将所有液位样本误差数据集合为液位样本误差数据集；基于液位样本误差数据集对预设人工智能模型进行训练，以获取液位待修正液舱的船舶液舱液位修正器；其中，液位样本误差数据中的干扰特征和液位测量数据为输入特征，液位实际数据为目标输出。本发明可以对船舶在非平稳状态下的液位测量数据进行修正，从而得到准确的液舱液位和储量。

技术研发人员：张政,张晋豪,王蕾
受保护的技术使用者：江南造船（集团）有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/17