內河大型散貨智慧港口規劃及關鍵技術

湯文治，尹政興，王立平，郭云山

（長江勘測規劃設計研究有限責任公司，湖北 武漢 430010）

0 引言

內河大型散貨碼頭作為國家腹地的區域物流樞紐，是內陸城市經濟發展的重要驅動力量[1]。近年來，隨著河砂開采限制政策的落地，船舶大型化趨勢的發展[2]，以及國家對散貨碼頭環保要求的進一步提高[3]，傳統的粗獷式小微碼頭逐步退出歷史舞臺，專業化的內河大型散貨碼頭建設需求激增。恰逢國家發布交通強國戰略，推進建設世界一流港口的重要窗口時期，內河大型散貨碼頭開啟了建設智慧港口的探索熱潮。

智慧港口的概念從提出至今已有近15年，首批得到發展的是沿海的大型集裝箱港口[4]，國內散貨港口智慧化升級相較于前者，存在明顯的發展滯后，主要原因之一在于內河港口通常規模較小，整體投資較低。為了節省投資，各建設單位在建設初期根據自身需求僅考慮了港口的部分智慧化，包括基于圖像識別的碼頭智慧監控系統[5]，基于數字孿生技術的智慧料場系統[6]，全自動智能作業系統[7]，碼頭生態智慧監測系統[8]，基于5G通信技術的智慧港口[9]，干散貨裝卸船自動控制系統[7]等。這些建設方案大部分僅研究了碼頭某些功能的智慧化升級改造，沒有站在全局的角度對智慧港口進行全面統籌規劃，導致后期升級改造的難度和代價很高。

本文以長江中部沿岸某大型散貨碼頭為研究對象，分析了該碼頭建設智慧港口的主要目標，從總體設計出發，論述了智慧港口的主要技術架構和方案框架，并根據港口實際需求，對建設方案進行了詳細的規劃設計。通過本規劃設計，力爭將該碼頭打造成國內領先的智慧港口建設標桿工程，為其他類似項目提供重要的技術參考。

1 功能目標分析

本文所研究的大型散貨碼頭采用高樁梁板結構，建設3個5 000噸級散貨泊位，設計年通過能力達到1 750萬t/Y，兼具散貨進出口功能，裝卸工藝采用2臺3 000t/h直線軌道式裝船機進行散貨的出口裝船作業，散貨卸船采用2 臺800t/h抓斗卸船機，水平運輸統一采用帶式輸送機，陸域倉庫內的散貨堆存采用斗輪堆取料機。

對該碼頭進行智慧港口建設方案規劃設計時，首先要充分考慮碼頭的主要功能需求和裝卸工藝流程，結合現有技術條件和建設成本，基于模糊綜合評價法[10]來確定智慧港口的主要建設目標，具體包括以下5點：

（1）全面感知。全面感知是智慧港口建設的基礎，是實現各項自動化控制和智能決策的前提條件。依托于各種傳感設備和技術，實現對港區的船舶、裝卸設備、皮帶機系統、貨物堆存狀態、貨場利用狀態、作業人員等的全面、實時感知。

（2）智能決策。智慧港口應具備一定程度的智能，能夠根據感知得到的信息來進行決策和任務規劃。人工智能還應具有自主學習和糾錯能力。

（3）自主裝卸。裝卸設備要具有對周邊作業環境的感知能力、邏輯判斷和執行能力，能夠根據上級系統分配的作業任務，自主的完成單項作業任務。

（4）信息共享。智慧港口應是開放的、共享的信息交互平臺，不僅要實現港內設備、人員之間的信息交流共享，還應實現港口與貨主、船代等其他物流參與方的信息共享。此外，信息還應在不同的終端上進行共享，包括網頁、客戶端、手機App等。

（5）產業創新。以智慧港口建設為契機，打造區域物流樞紐，延伸物流產業鏈，發展金融、商貿等現代服務，推動周邊區域的經濟發展和產業創新。

2 總體規劃

2.1 智慧港口技術架構

智慧港口是新時代交通強國戰略的重要支撐，是將現代化港口的設施設備、物流信息以及參與人員，通過物聯網、云計算、5G互聯網、大數據、人工智能等新技術手段進行有機的串聯統籌，以全面感知、智能決策、自主裝卸、信息共享、產業創新等為目標，實現港口各種資源要素的優化配置、各功能模塊的協同聯動，以及人與人、人與港口、物與物之間的各環節廣泛互通的現代物流樞紐。

智慧港口的實施離不開各種工業技術的支撐，在技術層面由底層至頂層主要包含7大層次：設備層、感知層、網絡層、數據層、技術層、應用交互層以及用戶層。各層級之間使用統一的數據規范進行通信，技術框架如圖1所示。

圖1 智慧港口技術框架

2.2 智慧港口總體方案框架

智慧港口的建設方案要根據工程需求進行規劃設計，采用行業領先的模塊化設計理念規劃建設方案，以更好的適應不同的工程實際，滿足港口不同業務差異化發展的需求。

根據本碼頭的智慧港口的建設目標和技術框架，結合碼頭對裝卸作業、物流規劃、船舶調度、港區管理、作業計劃、商務擴展等業務的實際需求，提出了“1+4+N”總體規劃方案。

碼頭建設1個總體的智慧港口信息管理與應用系統，根據業務功能不同劃分4個港口運營管理平臺，包含智慧港區管理平臺、智慧物流平臺、智能船舶調度平臺和智慧商務平臺。每個平臺下按需設置多樣性的應用模塊，滿足碼頭不同功能需求，各應用模塊之間相互獨立，除了部分基礎功能模塊外，其他擴展模塊可以根據業務需求自由添加或者刪減。智慧港口總體方案框架結構如圖2所示。

圖2 智慧港口總體方案框架

3 方案設計

3.1 智慧港區

智慧港區設計是智慧港口規劃的核心任務，根據功能模塊劃分，智慧港區模塊設計的主要目標有兩個：（1）實現各種裝卸機械的作業自動化；（2）實現港內生產輔助設施設備的智慧化。

對于裝卸機械作業的自動化設計，本工程采用國內領先的自動化控制技術方案，并結合項目的實際需求，采用散貨裝卸全流程的自動化解決方案，即碼頭前沿的裝船機、卸船機以及陸域倉庫內的堆取料機能夠根據管理系統下發的作業計劃或者自行編制的作業計劃，基于3D激光掃描重構技術精準識別定位船艙輪廓、倉庫輪廓以及料堆輪廓，實現裝卸船作業和堆取料作業的自動化。帶式輸送機控制系統接入智慧港區管理系統，獲取當前裝船機、卸船機以及堆取料機的作業狀態和計劃，與三大主機實現聯動作業控制。

港區生產輔助智慧化也是智慧港區設計的重要組成部分，采用AI視頻實時分析技術，對港區內的監控視頻數據進行實時分析處理，評估人員行為、車輛行使和設備作業的碰撞安全風險。對危險行為進行燈光以及廣播報警，必要時緊急介入設備的控制模塊，操控設備緊急停車。通過劃定電子圍墻，識別未授權人員進入風險，配合門禁系統等確保進入作業區域的維修、巡檢、監護等人員的安全。此外安防系統還能識別人員穿戴風險、識別火焰、油污、煙霧風險并根據風險等級啟動應急預案。此外，本工程還在主要作業區域安裝有環境監測傳感器，實時上傳環境數據至管理系統，并與噴淋除塵系統聯動控制，實現智能抑塵。

3.2 智慧物流

智慧物流設計采用可視化技術，實現散貨物料的全流程跟蹤，其主要內容是對港區的散貨狀態、流量流向等物流信息進行管理，并對各作業段的裝卸及運輸設備進行作業調度規劃，結合大數據技術，制定最優的設備作業計劃表，實現碼頭生產效率的最大化。

堆場采用數字化技術進行管理，結合訂單數據以及港口作業計劃數據，對料堆進行掃描建模，實時統計堆場料堆信息，包括料堆貨種、來源、總質量/容量、占用堆場面積、已堆存/預計堆存時間等信息，對物料質量和作業任務進行管理；對物料流動情況進行實時跟蹤；通過可視化圖形顯示料堆分布和堆場空余空間，提高堆場利用率。

智慧物流的實施，能夠輔助甚至替代生產計劃人員對港區的生產任務進行規劃，有效降低人力成本，提高整個港區的通過能力。

3.3 智能船舶調度

裝卸船業務是港口的主要業務之一，掌握靠港船舶實時動態的位置信息、航行信息、船舶參數等關鍵信息，是實現智能調度的基礎。依托于碼頭水域船舶交通管理系統（VTS）、船舶自動識別系統（AIS）、甚高頻通信系統（VHF）、北斗定位系統以及船舶靠離泊作業指引系統等，建設港區船舶動態感知調度系統，對提高本碼頭的整體作業效率和運營服務水平，保障碼頭通航和作業安全具有重要意義。

智能船舶調度系統與智慧物流系統相結合，能夠有效降低船舶到錨靠泊等待時間，基于人工智能技術，實現船舶調度排隊最優化。該系統還能運行于手機等便攜移動終端，方便港、船協同交互。

3.4 智慧商務

智慧商務是基于互聯網、大數據技術、云計算以及智能移動終端等信息技術手段，創新商業管理模式，以客戶滿意度為導向，通過對海量商務數據的分析，充分服務現有客戶、不斷吸引潛在客戶，基于不同用戶需求提供定制化服務。

建立客戶信息管理系統，采用評分制對客戶進行分級是智慧商務建設的首要任務。通過客戶分級發掘優質客戶，對不同星級客戶提供差異化服務以實現港區資源配置的最優化。基于大數據技術分析客戶行為偏好，并根據客戶屬性智能推送相關服務信息，不斷開拓客戶需求。

此外，在線訂單管理系統以及電子商務交易平臺也是智慧商務建設的重點工程，可以根據實際情況，按需規劃發展訂單“無紙化”、審批網絡化、交易電子支付、金融保險等服務，提高碼頭智慧水平。

4 關鍵技術應用及實施效果

4.1 激光掃描及3D重構技術

激光掃描及3D模型重構是散貨港口自動化作業的核心技術，它相當于設備的“眼睛”，實現對裝卸作業對象的基本空間物理信息的識別。

三維激光掃描是一項較為成熟的測繪技術，主要運用了激光測距原理，通過測量物體表面大量的密集點的三維坐標，可快速得到被測物體的表面輪廓空間信息。其應用的難點在于對散貨物料邊界和倉庫或者船艙邊界的識別劃分。

通過預先建立倉庫/船艙邊界的初始數據模型，將后續每次采集的點云數據與初始數據模型進行布爾運算，從而能夠得到實時的散貨物料輪廓數據信息，實現對散貨物料的3D重構。

4.2 基于AI技術的視頻實時分析

利用港區布設的視頻監控設備，實現對港口的無死角監控，在AI技術的支撐下，能夠完成對監控視頻的實時在線分析評估，包括碰撞檢測、安防、環保等一系列預設的判定準則。

AI視頻分析技術主要包括對象分析、屬性分析、行為識別以及時序分析四大類。對象分析技術以目標檢測技術和目標追蹤技術為核心，通過圖像特征識別和提取技術實現對目標的識別和定位，在時序視頻幀上實時檢測目標并對數據進行關聯以實現對目標的連續追蹤。屬性分析技術賦予目標基本的物理屬性，包括顏色、形狀、尺寸等信息。動作行為識別是在圖像識別的基礎上，對時間序列進行建模，從而能夠預測目標在當前時刻或一段時間內的狀態。時序分析技術完成對目標事件的時序定位，記錄事件關鍵詞以及起止時間，方便對事件的回溯檢索。

4.3 大數據技術實現最優調度

港口的作業調度涉及到設備、人員、船舶、堆場等眾多要素，合理的制定作業計劃、發布調度指令并實時監測任務執行情況是降低生產成本，保障港口高效運行的必要條件。

采用大數據技術搭建港區所有參與要素的關系網絡拓撲結構，優化調度規則，建立任務管理體系并規范任務處理流程，引入決策表實現任務屬性的約簡，并采用模糊綜合評價方法作為調度效果的主要評價手段，通過大量數據的不斷迭代優化，使系統逐步成長完善，最終代替人工實現港口作業計劃的最優解。

4.4 系統實施效果

智慧港口信息管理與應用系統是整個散貨港口的信息集成中心，根據前文確定的各項規劃指標和技術條件。

該系統的實施預計能夠減少各類作業和操作人員60%，節省裝卸成本30%，極大地提高整個散貨碼頭的智能化水平，達到建設智慧綠色港口，提高碼頭的整體作業效率，降低裝卸成本的核心目標。

5 結語

本文以國內某大型散貨碼頭工程為研究對象，分析了該碼頭建設智慧港口亟需實現的主要目標，并以建設目標為規劃導向，對智慧港口總體框架、詳細設計方案和關鍵技術等進行了深入研究。具體包括以下內容：

（1）明確了散貨碼頭智慧港口規劃設計的4大主要內容，提出了智慧港口模塊化設計理念，制定了“1+4+N”的總體規劃方案，以滿足不同項目對智慧港口建設方案的差異化需求。

（2）分析了大型散貨智慧港口賴以實現的主要關鍵技術以及這些技術在智慧港口建設中的具體應用場景和應用方法。

（3）介紹了智慧物流、智能船舶調度以及智慧商務等基礎模塊的實現方法，通過對碼頭的全面智慧化升級改造，能夠有效提高碼頭的生產效率，為客戶提供更加優質的綜合服務。

（4）對散貨智慧港口信息管理與應用系統的組成和功能模塊進行了深入規劃設計，形成了較為完整的系統程序，對相似工程的建設具有重要指導意義。