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J-GLOBAL ID：202202280049854220   整理番号：22A0730572

AISデータに基づく狭い水路における船舶のUターン挙動に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study on U-turn behavior of vessels in narrow waterways based on AIS data

著者 (4件)： Kabir Mdmasharul (Department of Civil and Environmental Engineering Lamar University, USA) ,  Kang Masood Jafari (Department of Industrial Engineering Lamar University, USA) ,  Wu Xing (Department of Civil and Environmental Engineering Lamar University, USA) ,  Hamidi Maryam (Department of Industrial Engineering Lamar University, USA)
資料名： Ocean Engineering  (Ocean Engineering)
巻： 246  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0597A  ISSN： 0029-8018  CODEN： OCENBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,自動識別システム(AIS)データを用いて,狭い水路における destination先ドック(オフ-ドックU-ターン)から遠く離れた船舶によって作られたUターンを調査することを目的とする。このようなUターンは時間がかかり,チャンネルの長い部分を占め,他の容器の走行遅延を引き起こす。Houston Shipチャネル(HSC)をケーススタディとして使用した。本研究の目的は2倍だった。最初に,チャネルにトリップを持つ各貨物またはタンカーに対して,計算がUターン解析のはるかに少ない点に基づくように,船舶の軌跡の重要な方向変化を捕捉するための方法論的フレームワークおよび対応する解法アルゴリズムの構築を目的とした。第2に,提案アルゴリズムをHSCに適用して,それらのオフ-目的-ドックUターンによって頻繁に使用されるセクションを同定した。狭いバスの水路では,カーゴとタンカーは,それらの大きな長さと/または幅のため,チャンネルの予め定められたセクションでUターンを待つか,または作ることを強制する。このような部分(すなわち”ホットスポット”)の同定は将来のチャネル開発と毎日の交通管理に有用である。提案方法とアルゴリズムを一般化し,同じまたは類似の状況における他の狭い水路にも適用することができる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *回転 ,  軌跡 ,  *船舶 ,  ドック ,  トリップ ,  タンカ ,  貨物 ,  *水路 ,  事例研究 ,  ホットスポット ,  変化 ,  チャネル ,  走行
準シソーラス用語： 自動認識 ,  *Uターン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 旅行行動 ,  AISデータ ,  Uターン ,  ヒューストン船舶チャネル

分類 (1件)： 航海と実務  (TD01020F)

タイトルに関連する用語 (5件)： AIS ,  水路 ,  船舶 ,  挙動 ,  研究