When designing mooring facilities for harbor and dock facilities, the port facility manager should consider the berthing energy of the approaching ship. However, it is difficult to directly estimate the ship’s berthing velocity, which has the greatest effect on the berthing energy. Therefore, it is analyzed statistically based on the measured data. The ‘Brolsma curve’, which is widely referred to worldwide as the data on the berthing velocity, is the data collected in the 1970s. However, it does not correspond to the current situation because it is not reflected in the enlargement of the ship and the development of the mooring ability in the port facility. Therefore, it is necessary to determine the criteria of the new design berthing velocity by analyzing the actually measured ship berthing velocity recently.
In this study, I try to derive a new criterion by analyzing the berthing velocity data observed from a tanker terminal in Korea. The comparison and analysis of the domestic and international reference data related to the berthing velocity complements the ‘Port and Fishing Design Standards (2014)’and the improvement plan is prepared. The purpose of this study is to produce basic data that can be referenced in the design of mooring facilities by numerical analysis of the actual data analysis results.
The actual data of the berthing velocity used in this study is measured at a tanker terminal operated by three jetties located in Korea for about 17 months and the total number of data is 207. As a result of analyzing the actual data by jetty and ship size, it was confirmed that most of the data are within the design berthing velocity of each jetty.
In order to apply the actual data of berthing velocity to the probability distribution function, the frequency of berthing velocity was converted into histogram and compared with the three probability distributions of normal distribution, lognormal distribution and Weibull distribution. To find the most suitable probability distribution function, I conduct the goodness of fit test such as K-S test, A-D test and Q-Q plot. As a result, lognormal distribution was most suitable for the ship which was in laden condition and Weibull ditribution was most suitable in the case of ballast condition. Based on the results, I developed a method to calculate and use the predicted value of berthing velocity derived from the concept of probability of exceedance.
The relationship curve between the berthing velocity and the DWT was derived by using the relation between the ship’s specification and ship size. Using the linear regression analysis, the relational expressions corresponding to the confidence intervals of 50, 75, 90, 95, 98, and 99% were derived and rearranged into graphs.
This study suggests a method to estimate the proper berthing velocity according to ship size through analysis of actual data. It is necessary to revise old reference paper for berthing velocity that do not correspond to the reality such as the data of 'Harbor and Fishing Design Standards'. However, since the actual data used in this study is limited to domestic tanker terminal, further studies are needed to collect and analyze the data collected from various types of vessels and ports. The ultimate goal is to develop the new relationship curve between the vessel size and the berthing velocity that can replace Brolsma curve.|현재 항만 및 부두 시설을 설계함에 있어 항구에 접근하는 선박의 접안에너지를 고려하고 있다. 하지만 이 접안에너지에 가장 큰 영향을 미치는 선박 접안속도를 직접 추정하기는 어려우므로 실측한 데이터에 근거하여 통계적으로 분석하고 있는 실정이다. 접안속도에 대한 자료로 전 세계적으로 많이 참조하고 있는 ‘Brolsma curve’는 데이터 자체가 1970년대에 수집된 자료로써 선박의 대형화 및 계류시설의 발전에 대한 반영이 되어있지 않기 때문에 현재의 실정에 맞지 않는 상황이다. 따라서 최근에 실제로 측정된 선박 접안속도를 분석하여 새로운 설계 접안속도의 기준을 정하는 것이 필요하다.
본 연구에서는 국내의 탱커부두에서 실측된 접안속도 데이터를 분석하여 접안속도에 대한 새로운 기준을 도출하고자 한다. 접안속도와 관련한 국내외 참고문헌을 비교, 분석하여 현재 국내의 항만 및 어항 설계기준(2014)에 대한 보완점을 도출하고 개선방안을 마련하고자 하며, 실측 데이터 분석 결과를 수치화 하여 계류 시설의 설계에 참고할 수 있는 기초 자료를 제작하는 데 목적을 둔다.
본 연구에서 활용한 접안속도의 실측데이터는 3개의 Jetty로 구분되어 운영되는 국내의 한 탱커부두에서 약 17개월간 측정한 것으로써 총 데이터 수는 207개이다. 이 실측데이터를 Jetty별, 선박 규모별로 구분하여 분석해 본 결과, 대부분의 데이터가 각 Jetty의 설계접안속도 범주 안에 있는 것을 확인하였다. 하지만 실측데이터의 최댓값은 설계접안속도의 약 2배를 초과하는 것을 확인하였다. 이렇게 실측 접안속도가 설계접안속도를 초과하는 경우, 접안에너지가 과도하게 산출되어 부두가 손상되는 등의 사고로 이어질 수 있기 때문에 그에 대한 대책마련이 필요하다.
또한, 접안속도 실측데이터를 확률분포함수에 적용시키기 위해 접안속도의 빈도수를 Histogram화 하였으며, 이를 정규분포, 대수정규분포, Weibull 분포 세 가지 확률분포도와 비교하였다. 가장 적합한 확률분포함수를 찾기 위해 K-S 검정, A-D 검정, Q-Q Plot 등의 적합도 검정을 시행하였다. 그 결과 만재상태로 접안하였던 선박은 대수정규분포, 경하상태의 경우에는 Weibull 분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 그 결과를 바탕으로 초과확률 개념에서 도출된 접안속도 예측치를 계산하여 활용할 수 있는 방법에 대해 연구하였다.
또한, 선박의 제원과 선박 규모 간의 관계식을 활용하여 접안속도와 선박 규모와의 관계식을 도출하였다. 선형회귀분석을 활용하여 50, 75, 90, 95, 98, 99 %의 신뢰구간에 해당되는 관계식을 도출하고 이를 그래프로 재정리 하였다.
본 연구에서는 실측 데이터 분석을 통한 선박 규모에 따른 적정 접안속도 값을 산정하는 방법을 제시하여 현재 국내에서 참고 중인‘항만 및 어항설계 기준’의 접안속도 관련 데이터와 같이 현실과 맞지 않는 내용을 개정할 필요가 있음을 확인하였다. 하지만 본 연구에서 사용한 실측 데이터가 국내의 탱커선 부두에 한정되어 있으므로, 다양한 선종 및 부두에서 취합한 데이터를 취합, 분석하는 추가 연구가 필요하며 이를 통해 Brolsma curve를 대체할 수 있는 새로운 선박규모와 접안속도의 관계식을 개발하고자 한다.