算法启航！

航运业面临日益严峻的监管压力。例如，严格的环保法规要求航运公司持续监测并记录船舶排放情况。在此背景下，使用重油的船舶可安装洗涤器，以降低其废气中的硫含量。随后，通过烟气连续排放监测系统（CEMS）分析洗涤器的效率。这些系统（如Endress+Hauser的MARSIC分析仪）的工作原理是测量洗涤前后发动机废气中相关污染物的浓度。总之，测量值不仅记录了排放至环境的污染物，还监测了洗涤器和催化转化器的运行效率。

如果监测系统出现故障，船舶运营商可能因无法再证明其是否遵守规定限值，而面临违规风险。他们甚至可能面临惩处。而绝大多数情况是，他们缺乏进行CEMS维修所需的专职人员。但现在，数字孪生体的应用解决了这一问题，当传感器停机时，智能算法通过当前船舶和洗涤器的操作参数可以推算缺失的排放量和合规状态数据。为此，机器学习模型需要分析历史数据，以创建船载测量系统的数字孪生体。