Stochastic model of ship traffic congestion in waterways applied to determine the influence of Liquefied Petroleum Gas tanker introduction on ship traffic on the Świnoujście–Szczecin waterway

• Autorzy: Gucma L. , Bąk A. , Sokołowska S. , Hajduk J.

Identyfikatory

DOI

10.17402/087

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper presents the stages in stochastic ship traffic stream model creation, applied to determine the influence of liquefied petroleum gas (LPG) tanker introduction to Police Port on the Świnoujście–Szczecin waterway. The model is based on the Monte Carlo methodology, and is microscopic (which means that each ship’s model is treated as a separate object possessing given attributes). The model is applied here in order to find the influence of ships with dangerous cargo (LPG tankers in the case study) on regular ship traffic, and hence to establish whether special traffic solutions are necessary.

Słowa kluczowe

EN

ship traffic stream model; waterway capacity; ship intensity; congestion; Monte Carlo methodology; determination

• Wydawca: Wydawnictwo Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
• Rocznik: 2016
• Tom: nr 45 (117)
• Strony: 69--74
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Gucma L.

• Maritime University of Szczecin 1–2 Wały Chrobrego St., 70-500 Szczecin, Poland

autor

Bąk A.

• Maritime University of Szczecin 1–2 Wały Chrobrego St., 70-500 Szczecin, Poland

autor

Sokołowska S.

• Maritime University of Szczecin 1–2 Wały Chrobrego St., 70-500 Szczecin, Poland

autor

Hajduk J.

• Maritime University of Szczecin 1–2 Wały Chrobrego St., 70-500 Szczecin, Poland

Bibliografia

• 1. Bačkalić, T. & Škiljaica, V. (1998) Modelling of vessel traffic process in one-way straits at alternating passing. Proceedings of the MARIND’98. Bulgaria.
• 2. Feng, H. (2013) Cellular automata ship traffic flow model considering integrated bridge system. International Journal of Service, Science and Technology. 6.
• 3. Groenveld, R. & Hoek, C.V.A. (2000) A simulation tool to assess nautical safety in port approaches. Seminar of the Permanent Commission for Development and Cooperation of PIANC. Argentina.
• 4. Gucma, L. & Schefs, S. (2007) Studium prędkości statków na torze wodnym Świnoujście–Szczecin. Szczecin: Wydawnictwo AM.
• 5. Gucma, L. & Sokołowska, S. (2012) An analysis of the size of ships entering Szczecin including oversize vessels. Scientific Journals Maritime University of Szczecin. 30 (102). pp. 61–65.
• 6. GUS (2013) Rocznik statystyczny gospodarki morskiej 2013. Warszawa–Szczecin: GUS.
• 7. Kasyk, L. (2014) Probabilistyczne metody modelowania parametrów strumienia ruchu statków na akwenach ograniczonych. Szczecin: Wydawnictwo AM.
• 8. Mohring, R. et al. (2005) Conflict-free real-time AGV routing. Operations Research Proceedings 2004. Berlin: Springer–Verlag.
• 9. Mou, J.M. et al. (2005) Research on application of queuing theory in communication engineering. Journal of Wuhan Institute of Shipbuilding Technology.
• 10. Przepisy Portowe (Port Regulation) (2013) Zarządzenie nr 3 Dyrektora Urzędu Morskiego w Szczecinie z dnia 26 lipca 2013.
• 11. Report (1980) Zastosowanie naukowych metod określania przepustowości portów morskich dla celów prognostycznych, koncepcyjnych oraz przygotowawczo-inwestycyjnych. Szczecin: Instytut Nawigacji Morskiej Wyższej Szkoły Morskiej w Szczecinie.
• 12. Report (2008) Określanie docelowych bezpiecznych parametrów toru wodnego Świnoujście–Szczecin. Szczecin: Akademia Morska w Szczecinie.
• 13. Zhou, H. et al. (2013) Nanjing Yangtze river bridge transit capacity based on queuing theory. 13th COTA International Conference of Transportation Professionals.
• 14. Zieliński, R. & Wieczorkowski, R. (1997) Komputerowe generatory liczb losowych. Warszawa: WNT.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniajacą naukę.