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2021 Fiscal Year Research-status Report

海運・造船市場モデルと海上物流モデルによる国際海運GHG削減シナリオの立案支援

Research Project

Project/Area Number 21K04501
Research InstitutionHiroshima University

Principal Investigator

和田 祐次郎  広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 共同研究講座講師 (20804595)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 和中 真之介  国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (50846863)
Project Period (FY) 2021-04-01 – 2024-03-31
Keywords海運経済 / 海上物流システム / GHG削減 / SDGs / シミュレーション
Outline of Annual Research Achievements

国際海事機関(IMO)において温室効果ガス(GHG)削減に向けた戦略が示され,国際海運におけるGHG排出量を2050年までに2008年のGHG排出量比で半減させることが求められている.一方で近年,持続可能な開発目標(SDGs)の重要性が示され,今後は環境保護の側面及び持続的な経済発展の側面等を考慮したGHG削減シナリオの立案が重要となる.本研究では,国際海運におけるGHG削減シナリオが海運・造船市場,海上物流に与える影響を評価し,海事産業において最適なGHG削減シナリオを検討するシステムを開発する.加えて,IMOのGHG削減目標の達成と海事産業の持続的発展の双方を考慮した最適なGHG削減シナリオの解明を行う.本研究のシステムは以下に示すモデルとシステムによって構成される.
① GHG削減対策評価モデル:入力情報である世界GDP,貨物輸送距離,その他の各種パラメータを読み込み,海運・造船市場モデルを利用して,海上荷動き量,将来の必要船腹量とその構成等を予測する.そして,船腹構成の予測結果,海上荷動き量等を基に,船舶運航モデルを用いて,投入する船舶とその船舶の運航を推定する.
② GHG削減シナリオ立案システム:各種のGHG対策オプションの適用量,適用時期に関するシナリオを生成する.上記①のモデルとの連携により,GHG削減目標の達成と海事産業の持続的発展を考慮した最適なGHG削減シナリオを生成する.
2021年度は,上記の2つのシステムの基本構成について検討した.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

本年度の研究実績は交付申請書に記載した研究実施計画と合致するものであり,当初の計画通り順調に進展していると判断する.

Strategy for Future Research Activity

2022年度の研究は,2021年度の研究成果に立脚し,GHG削減対策評価モデル,GHG削減シナリオ立案システムの高度化について取り組む.WEB会議を有効に活用して船社,造船所等へのヒアリングを実施し,各種のGHG対策オプション,それらの評価項目に関する情報を収集する.なお既に開発上の要点となる部分について試験的な実装を行い,課題等を明確化しているため,本年度も研究は円滑に推進できると考えている.

Causes of Carryover

計画当初,購入予定であったデータベースと同等のデータベースを申請者が所属する組織で利用することができたため,購入の必要がなくなった.それにより次年度使用額が生じた.
来年度は,モデルやシステムの高度化に加え,負荷の高い計算を行う必要があるため,データベース,解析用計算機,ソフトウェアの購入等に用いる.また従来通り,研究調査・成果発表用の旅費,成果投稿料等に用いる.

  • Research Products

    (16 results)

All 2022 2021

All Journal Article (9 results) (of which Peer Reviewed: 7 results,  Open Access: 3 results) Presentation (7 results) (of which Int'l Joint Research: 4 results)

  • [Journal Article] Basic Ship-Planning Support System Using Big Data in Maritime Logistics for Simulating Demand Generation2022

    • Author(s)
      Dimas Angga Fakhri Muzhoffar, Kunihiro Hamada, Yujiro Wada, Yusuke Miyake, Shun Kawamura
    • Journal Title

      Journal of Marine Science and Engineering

      Volume: 10 Pages: 186~186

    • DOI

      10.3390/jmse10020186

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Long-Term Ship Position Prediction Using Automatic Identification System (AIS) Data and End-to-End Deep Learning2021

    • Author(s)
      Ibadurrahman, Kunihiro Hamada, Yujiro Wada, Jota Nanao, Daisuke Watanabe, Takahiro Majima
    • Journal Title

      Sensors

      Volume: 21 Pages: 7169~7169

    • DOI

      10.3390/s21217169

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Ship Position Prediction with Automatic Identification System (AIS) data Using End-to-End Deep Learning2021

    • Author(s)
      Ibadurrahman, Kunihiro Hamada, Yujiro Wada, Jota Nanao, Daisuke Watanabe, Takahiro Majima
    • Journal Title

      Proceedings of 29th Annual Conference of the International Association of Maritime Economists

      Volume: - Pages: -

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] An Integrated Simulation of Shipping Market and Ship Operation Model to Study Future Strategy of GHG Zero Emission Vessels2021

    • Author(s)
      Shinnosuke Wanaka, Yujiro Wada, Tatsumi Yamamura, Chiharu Kawakita, Kunihiro Hamada
    • Journal Title

      Proceedings of 29th Annual Conference of the International Association of Maritime Economists

      Volume: - Pages: -

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Enhancement of a ship basic planning support system by using maritime logistics big data and its application to basic planning of bulk carrier2021

    • Author(s)
      Dimas Angga Fakhri Muzhoffar, Kunihiro Hamada, Yujiro Wada, Yusuke Miyake, Shun Kawamura
    • Journal Title

      Proceedings of International Conference on Ships and Offshore Structures 2021

      Volume: - Pages: -

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Shipbuilding capacity optimization using shipbuilding demand forecasting model2021

    • Author(s)
      Yujiro Wada, Kunihiro Hamada, Noritaka Hirata
    • Journal Title

      Journal of Marine Science and Technology

      Volume: 27 Pages: 522~540

    • DOI

      10.1007/s00773-021-00852-8

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] 海運における AI ・ビッグデータの活用- AI と海上物流ビッグデータによる海運市況の予測-2021

    • Author(s)
      和田祐次郎,濱田邦裕
    • Journal Title

      日本船舶海洋工学会誌 KANRIN(咸臨)

      Volume: 97 Pages: 46~50

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Dry Bulk Freight Rate Forecasting based on Maritime Big Data Using Deep Learning2021

    • Author(s)
      Yujiro Wada, Hiroki Hirayama, Kawahara Taiki, Kunihiro Hamada, Jota Nanao, Daisuke Watanabe, Takahiro Majima
    • Journal Title

      Proceedings of International Conference on Ships and Offshore Structures 2021

      Volume: - Pages: -

  • [Journal Article] 海上物流ビッグデータを利用した配船モデルの構築と船舶需要創出のためのシミュレーション2021

    • Author(s)
      河村駿, 濱田邦裕, 和田祐次郎, Dimas Angga Fakhri Muzhoffar
    • Journal Title

      日本船舶海洋工学会講演論文集

      Volume: 34 Pages: 435-438

  • [Presentation] Ship Position Prediction with Automatic Identification System (AIS) data Using End-to-End Deep Learning2021

    • Author(s)
      Ibadurrahman, Kunihiro Hamada, Yujiro Wada, Jota Nanao, Daisuke Watanabe, Takahiro Majima
    • Organizer
      29th Annual Conference of the International Association of Maritime Economists
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] An Integrated Simulation of Shipping Market and Ship Operation Model to Study Future Strategy of GHG Zero Emission Vessels2021

    • Author(s)
      Shinnosuke Wanaka, Yujiro Wada, Tatsumi Yamamura, Chiharu Kawakita, Kunihiro Hamada
    • Organizer
      29th Annual Conference of the International Association of Maritime Economists
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Enhancement of a ship basic planning support system by using maritime logistics big data and its application to basic planning of bulk carrier2021

    • Author(s)
      Dimas Angga Fakhri Muzhoffar, Kunihiro Hamada, Yujiro Wada, Yusuke Miyake, Shun Kawamura
    • Organizer
      International Conference on Ships and Offshore Structures 2021
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Dry Bulk Freight Rate Forecasting based on Maritime Big Data Using Deep Learning2021

    • Author(s)
      Yujiro Wada, Hiroki Hirayama, Kawahara Taiki, Kunihiro Hamada, Jota Nanao, Daisuke Watanabe, Takahiro Majima
    • Organizer
      29th Annual Conference of the International Association of Maritime Economists
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 海上物流ビッグデータを利用した配船モデルの構築と船舶需要創出のためのシミュレーション2021

    • Author(s)
      河村駿, 濱田邦裕, 和田祐次郎, Dimas Angga Fakhri Muzhoffar
    • Organizer
      日本船舶海洋工学会
  • [Presentation] 海運・造船市場モデルを用いた国際海運におけるGHG削減対策の影響評価2021

    • Author(s)
      和田祐次郎
    • Organizer
      海上技術安全研究所 知識・データシステム系 講演会
  • [Presentation] AISデータを用いた海運マーケット分析2021

    • Author(s)
      和田祐次郎
    • Organizer
      第64回土木計画学研究発表会

URL: 

Published: 2022-12-28  

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