Predicción de generación y descarga de desechos MARPOL
Herramienta predictiva basada en «machine learning» para el control de las descargas y la trazabilidad de los desechos MARPOL.
El objetivo del proyecto consiste en el análisis histórico de variables y volúmenes de desechos entregados en puerto por cada escala, en función de la ruta realizada, distancia de navegación a puerto de origen y destino, puerto de última entrega de desechos, tipología de buque, tripulación y pasajeros a bordo, etc.
De esta forma, se pretende que por medio de las variables más significativas que permiten determinar el volumen de desechos generados por un buque en navegación, aplicando metodologías basadas en machine learning, se realiza una previsión del volumen de entrega de desechos de un buque con escala en puerto. Por su naturaleza, el análisis se divide en desechos líquidos (Anexo I) y desechos sólidos (Anexo V).
Dicha metodología se implanta en una Herramienta que permita alcanzar un objetivo doble. Por un lado, la herramienta serviría para estimar a corto plazo los volúmenes de descarga en las escalas ya programadas, para posteriormente cotejar las estimaciones con los valores declarados de manera previa a la escala y así poder identificar posibles anomalías. Por otro lado, servir de medio objetivo para la evaluación de exigencias en el servicio portuario de recepción de desechos a medio plazo, lo que podría redundar tanto en una redefinición de medios y equipos, precisando la estructura de costes del servicio.
A través de la elaboración y análisis de bases de datos de servicios históricos, se pretende desarrollar un análisis forense que mediante metodologías de análisis fundamentadas en machine learning realice previsiones tanto a corto como a largo plazo sobre el volumen de desechos generados por un buque en su travesía y caracterice el volumen de desechos a entregar en su escala en puerto. Gracias a esta herramienta se pretende ampliar el abanico de servicios ofrecidos por MC VALNERA, S.L. a sus clientes, mejorando las capacidades de toma de decisiones y optimizando los recursos tanto propios como de los clientes.
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