航运系统一体化规划：绿色走廊的多层级优化框架

论文题目：Towards net-zero shipping: A multi-level optimization model for green maritime corridors integrating bunker network, ship routes, and fleet deployment

第一作者：Xiaohuan Lyu 上海交通大学博士后，研究方向：港口物流、海运运输、优化、运筹学。

E-mail：summerlv@sjtu.edu.cn 

通讯作者：金建钢 上海交通大学船舶与海洋工程系教授 博士生导师，研究方向：智能无人航运系统调度、港口航运物流运作优化、大规模组合优化、整数规划、网络优化。

E-mail：  jiangang.jin@sjtu.edu.cn

航运系统一体化规划：绿色走廊的多层级优化框架

论文摘要

国际海运要实现净零排放，不仅涉及技术更迭，更关乎整个产业链的协同与投入。为响应国际海事组织提出的减排目标，绿色海运走廊（Green Maritime Corridors，GMCs）作为一种新兴商业模式逐渐受到关注。但其推广受制于燃料补给网络欠完善、航线与船队布局割裂及行业投资意愿不足。现有模型或仅考虑航线设计，或单独研究补给网络，无法捕捉政策、投资与运营的复杂相互作用。本文提出一个分层决策的混合整数线性规划框架，统筹战略层的补给站建设、战术层的航线规划与运营层的船队部署，在模型中引入欧盟排放交易体系（ETS）和FuelEU Maritime两种碳定价机制。

研究利用LINER‑LIB六个标准实例，对氨燃料和甲醇燃料进行比较分析。主要发现包括：绿色走廊的转型主要受资本投入制约，船舶与补给站建设成本在总成本中的占比超过88%，甚至高达97.6%；碳定价政策显著提高传统燃料成本，使得氨和甲醇方案在一定碳价或减排强度下变得更具经济性；不同走廊的效率更受航线特征而非燃料类型影响。这些结果为政府制定碳政策、企业制定投资策略以及港口规划提供了定量依据。

一、研究背景与问题提出

1.1 海运去碳化的迫切性

• 国际海事组织制定了到2050年减排50%的目标，推动航运业加速脱碳进程。
• 绿色海运走廊意在通过整合航线、港口与基础设施，建立低碳或零碳航运通道，已在全球多地规划试点。
• 行业痛点：现有航线设计与燃料补给布局分离，缺乏针对碳政策的统筹分析，资金投入风险高，缺乏投资信心。

为了表明世界范围内绿色走廊的规划情况，下图展示了全球已规划的21条绿色海运走廊示意，数字标注相应的走廊项目。

1.2 研究目标与问题

作者将问题概括为以下三方面：

• 航线组织：如何在现有贸易网络上选定适合替代燃料的航线，并优化船队配置，使运输需求得到满足且成本最低。
• 补给站布局：在哪些港口、以何种规模建设替代燃料补给站，既满足船舶运行又兼顾投资成本。
• 政策影响：碳定价政策（如ETS与FuelEU Maritime）对航线设计与基础设施投资有何影响？如何量化政策对成本和收益的作用。

针对上述问题，论文提出一个多层级优化框架，实现三类决策的协同优化。

二、模型与方法框架

2.1 多层级决策框架

该模型采用战略—战术—运营三层结构：

• 战略层：确定在候选港口建设何种容量的补给站，决策变量为是否建设及建设规模。
• 战术层：从既定的航线库中选择服务线路并确定每条航线使用的船型，考虑航线的顺序与港序不再重新设计，主要优化选择与组合。
• 运营层：在给定航线与船型的前提下，分配具体船只数量，安排各船只在哪些港口加注替代燃料，并分配各货物需求的运输量。

这样的层级设置既保证问题的可解性，又能反映投资、计划与运营之间的互动关系。

2.2 模型假设与参数

为了保持数学模型的可行性，作者作出若干假设：

• 航线有限集合：候选航线的访问顺序固定、运输需求已知，航线按周运营。
• 船型统一：每条航线仅使用一种船型，船舶的容量、投资成本、燃料消耗等参数已知。
• 港口补给限制：只有选定的港口可以提供替代燃料补给，且每艘船在航线上至少补给一次。
• 时间与速度：航速和停泊时间设定为常数以简化燃料消耗计算。
• 碳定价机制：涵盖ETS与FuelEU Maritime，两者分别按碳排放量和超标强度计算费用。

主要集合符号包括候选航线集 、港口集 、船型集 、燃料类型集  等；决策变量包括航线选择、船舶数量分配、补给站建设等。

2.3 目标函数与约束结构

模型的目标是最小化总成本 ，其组成包括：

其中：

•  ：船舶投资与运营成本。

•  ：补给设施建设与运营成本。

•  ：需求满足的收益抵消 + 未满足需求惩罚。

•  表示 OD 对  未被服务的需求量；

•  是 OD 对  被实际运输完成的总量。

  该项体现：模型既鼓励服务更多需求（收益抵消），又避免过多拒单（惩罚约束经济性与服务性）。

•  ：燃料消耗成本（航行 + 停泊）。

•  ：货物运输成本。

主要约束包括：

• 容量约束：各航线的运输流量不得超过配置船舶的总容量；
• 需求平衡：每个起讫港需求要么被满足，要么产生罚金；
• 补给约束：选定的港口必须能满足航线上船舶的加注需求，且每艘船只能在已建站点加注；
• 逻辑约束：船舶部署与航线选择、补给站建设之间的逻辑一致性。

三、实验设计与结果分析

3.1 数据与实验设置

实验采用 LINER‑LIB 六个标准实例（Baltic、WAF、Mediterranean、Pacific、AsiaEurope、WorldSmall），涵盖不同规模和地理范围的航运网络。每个实例提供港口、航线与运输需求等数据，并结合多种船型参数（容量从900 TEU到15000 TEU）与燃料特性。本文分析两种替代燃料：

• 氨燃料：具有零碳排放优势，但毒性高，投资成本较大，需要严格的安全措施。
• 甲醇燃料：毒性较低，易于处理，投资成本较小，但能源密度低，长期排放优势不如氨。
• 碳定价政策：考虑欧盟 ETS 和 FuelEU Maritime 的费率，从而内化碳排放成本。

通过随机生成多种场景，比较两种燃料的经济性与运营表现。

3.2 经济性分析与成本结构

实验结果表明，氨和甲醇方案的资本支出随着网络规模扩大显著增加，而补给站费用波动较小；运营费用（燃料成本和碳排放）在总成本中占比很低。为了更直观地分析成本构成，作者绘制了成本结构图（下图），分别展示氨和甲醇在不同实例下的费用分布与比例：

从图中可以看到：

• 资本支出主导：无论氨还是甲醇，投资船舶和补给站的费用占比均超过80%，在亚洲-欧洲走廊中氨达到97.6%、甲醇为98.5%。
• 运营成本占比低：燃料消耗和排放成本的比例通常低于12%，表明运营效率对总体经济性的影响有限。
• 规模效应明显：从小型的Baltic实例到大型的WorldSmall实例，船舶投资费用增长七倍以上，而补给站费用变化不大。
• 氨与甲醇差异：氨方案在补给设施上的投入明显高于甲醇，但长期排放成本低；甲醇方案投资门槛较低，适合短期试点。

3.3 运营效率与船队部署

船队部署研究揭示了运输效率随船数变化的规律。下图展示了氨燃料方案在六个实例中不同船队配置与运输完成率的关系（右轴为运输完成率）：

关键发现如下：

• 边际收益递减：增加船舶数量可以提高运输完成率，但提升幅度随船数增加而下降。如氨方案中，6艘船运输率约78%，增至8艘仅提升到82%。
• 容量匹配重要：图中不同颜色表示船舶容量，合理组合不同容量船型能提高效率。
• 建议优先优化调度：运营效率的提升更多依赖路线与调度优化，而不是单纯扩充船队。

甲醇方案的表现与氨类似，但在某些实例（如地中海）达到更高的覆盖率，说明不同燃料方案适应不同的航线特征。

3.4 路径特征与运输效率

进一步分析各实例的运输效率分布，可见：

• 路由差异显著：氨方案中，地中海和欧亚走廊的中位运输完成率超过80%，而太平洋走廊不足40%；甲醇方案在地中海几乎覆盖全部需求，但在太平洋和西非走廊受到限制。
• 效率与距离/港口覆盖相关：航程长、港口稀疏或贸易不平衡的走廊运输效率较低，需要更精细的航线设计。
• 燃料并非决定性因素：不同燃料之间的效率差异小于航线特征差异，因此应针对具体走廊定制部署策略。

3.5 碳政策影响分析

模型将ETS与FuelEU纳入成本计算，探究碳价对不同方案的经济性影响。结果显示，传统重油（HFO）和船用柴油（MDO）在ETS下的排放成本随碳价迅速上升，而氨和甲醇由于低碳或零碳属性，其成本曲线相对平缓。下图展示了碳排放政策收紧时各燃料方案的成本变化及交叉点：

主要结论包括：

• 碳价阈值：当ETS碳价约为800美元/吨或FuelEU强度目标降至约89%时，氨方案的成本与传统燃料的成本相交，之后氨更具经济性。
• 短期与长期策略：甲醇初始投资较低，适合作为中短期过渡燃料；氨虽然投资高，但能消除排放成本，更适合长期部署。
• 政策制定参考：ETS更快压缩化石燃料竞争力，FuelEU则提供长期压力。政策制定者可利用模型确定合理的碳价水平，以推动行业转型。

四、主要结论与创新贡献

• 资本密集是主要障碍：研究表明船舶和补给站投资占总成本的88%以上，是绿色走廊实施的关键瓶颈。因此，需要长期稳定的政策信号和金融工具，以降低投资风险。
• 氨与甲醇的优势互补：氨具有更高的减排潜力但投资成本高，适合长距离、大运量走廊；甲醇成本低、技术成熟，可在现有基础上快速部署，适合短中期。
• 碳定价加速替代燃料竞争力：ETS和FuelEU显著抬高传统燃料成本，使氨或甲醇方案在一定碳价阈值后成为最优选择。
• 路线特征影响效率：运输效率更依赖航线长度、港口密度和贸易结构，而非燃料类型。
• 优化调度优于扩张船队：扩大船队带来的收益有限，优化现有船舶的调度与航线选择更能提高效率。
• 方法论创新：论文将航线选择、补给网络设计和船队部署系统性地整合为一个多层级优化模型，并引入动态碳定价政策，量化政策、投资与运营之间的联动影响。

五、未来工作展望

• 提高模型扩展性：当前模型适用于走廊级问题，未来可结合分解算法或元启发式方法，扩展至全球航运网络。
• 考虑不确定性：燃料价格、碳价和需求存在波动，建立随机或鲁棒优化框架能提高方案的弹性与适用性。
• 多能源与多目标优化：未来可加入其他替代燃料（如氢和生物燃料）、多目标指标（环境影响、社会效益），以形成更全面的决策支持系统。

通过本文对绿色海运走廊多层级优化模型的梳理，可以为学术研究和产业实践提供参考。研究强调了资金投入的重要性、路线特征的决定性作用以及碳政策的引导价值，为实现全球航运净零排放目标提供了一套系统性的分析框架。

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