Automated Lifeboat Manifestation Embarkation System (ALMES): Facilitating Evacuation/Manifestation on Passenger and Cruise Vessels

A plethora of catastrophic disasters resulting in numerous life-losses at sea can be noted, while searching and studying Maritime History. On a positive notion, through the course of time, the maritime industry has experienced technological innovations and advancements in many areas that truly metamorphosed the conduct of safe navigation, the radio-communications field and shed light to many chronic issues of the industry. In an epoch of various significant advancements in many areas of the operation of a vessel, it is quite surprising to notice that analogous progress has not been made in the manifestation/evacuation procedures followed today on cruise and passenger ships. It is worth mentioning that the mustering and life-boat embarkation procedures followed on many cruise and passenger vessels remain unchanged through the years, resembling the exact methods followed on the early 20th century

Evacuation of ships: Discovering the mishaps behind the casualties

Safety of crew and passengers has always been a very critical issue for the shipping industry. At the beginning of the previous century, the tragic event of RMS Titanic sinking, can be considered as the triggering event for the introduction of the main regulatory intervention by the International Maritime Organization (IMO) in terms of safety: The International Convention for the Safety of Life at Sea (SOLAS). Since that point in time, with the aim to improve the procedures followed during a ship evacuation situation, numerous regulations have been adopted. Unfortunately, especially in relation to large passenger vessels and cruise ships, abandonment procedures remain today largely inefficient; in numerous occasions, an abandon ship situation has resulted into fatalities that were somehow considered avoidable, with the case of Costa Concordia standing out as an example. This paper is attempting to identify the main reasons and conditions behind the mishaps during the evacuation of modern passenger/cruise vessels. The purpose is to provide an understanding and shed light to the inefficiencies existing in the currently followed procedures. Furthermore, the psychological impact that is caused to passengers and crew in chaotic and life-threatening conditions, as the aforementioned situation, is discussed

Μοντελοποίηση δικτύου και ποιότητα υπηρεσίας σε NS-3

Summarization: A concrete guide on how to setup and program communication network simulations in network simulator 3 (NS-3). First, the architecture of the simulator is described and its basic components. Then, a detailed guide is offered based on three example networks, with increasing complexity. The examples include both wired and wireless networking scenarios, using throughput (in bps) as the quality of service (QoS) metric. Subsequently, a case study of energy efficiency maximization in the user association problem for heterogeneous LTE networks is performed, comparing three state-of-the-art algorithms. Empirical cumulative distribution functions for spectral efficiency (in bps/Hz) and energy efficiency (in bits/Hz/Joule) are obtained and compared. NS-3 is capable of simulating complex scenarios, with however, a steep learning curve.Περίληψη: Η παρούσα διπλωματική προσφέρει ένα πλούσιο οδηγό ρύθμισης και προγραμματισμού προσομοιώσεων για δίκτυα επικοινωνίας στον προσομοιωτή δικτύων NS-3. Αρχικώς περιγράφεται η αρχιτεκτονική του προσομοιωτή και τα βασικά του στοιχεία. Στη συνέχεια προσφέρεται λεπτομερής οδηγός χρήσης, βασισμένος σε τρία παραδείγματα δικτύων με αυξανόμενη πολυπλοκότητα. Τα παραδείγματα αυτά περιλαμβάνουν σενάρια τόσο ενσύρματης όσο και ασύρματης δικτύωσης, χρησιμοποιώντας τον ρυθμό μετάδοσης (σε bps) ως μονάδα μέτρησης της ποιότητας υπηρεσίας (QoS). Ακολούθως, υλοποιείται παράδειγμα εφαρμογής στο πρόβλημα μεγιστοποίησης της ενεργειακής απόδοσης σε ετερογενή δίκτυα LTE. Συγκεκριμένα, μελετάται η ανάθεση χρηστών στους σταθμούς βάσης, συγκρίνοντας τρεις αλγορίθμους τελευταίας τεχνολογίας. Λαμβάνονται μετρήσεις και συγκρίνονται οι εμπειρικές αθροιστικές συναρτήσεις κατανομής για τη φασματική απόδοση (σε bps/Hz) και την ενεργειακή απόδοση (σε bit/Hz/Joule). Προκύπτει ως συμπέρασμα ότι το NS-3 είναι ικανό να προσομοιώνει πολύπλοκα σενάρια, με κόστος απότομη καμπύλη μάθησης

Future Arctic regulatory interventions: discussing the impact of banning the use of heavy fuel oil

The on-going reduction of sea-ice in the Arctic is now facilitating maritime activities in areas previously considered inaccessible. Numerous statistics indicate that fishing and tourism are clearly gaining momentum within the wider region under discussion. Furthermore, a certain number of private companies and state-affiliated actors are setting into motion plans for promoting the use of the so-called arctic passages, while certain interesting business projects are already underway; the Yamal LNG Project is for example clearly standing out. As human presence and operations are expected to intensify within that inherently risky region, the first aim of this paper is to qualitatively identify certain business opportunities associated with the Arctic and then highlight their interrelation with the prevailing patterns of maritime traffic. Additionally, on the basis of the report titled ‘Arctic Shipping Status Report – Heavy Fuel Oil (HFO) Use by Ships in the Arctic 2019' (ASSR #2) that was released during October 2020 by the Arctic Council's Working Group on the Protection of the Arctic Marine Environment (PAME), it explains the use of the various types of fuels in the region under discussion and highlights certain environmental risks. Finally, it briefly assesses the overall effectiveness of a (proposed) regulatory intervention of completely banning the use of HFO in the Arctic. This initiative can indeed have a positive contribution to protecting the region's pristine environment, but any regulations of this type must also consider the issue of fishing vessels, which are not covered under the scope of International Maritime Organization's (IMO) International Convention for the Safety of Life at Sea (SOLAS) and the International Convention for the Prevention of Pollution from Ships (MARPOL)

Investigation of using machine learning algorithms for predicting the operation of a pumping station

Διπλωματική εργασία που υποβλήθηκε στη σχολή ΜΠΔ του Πολυτεχνείου Κρήτης για την πλήρωση προϋποθέσεων λήψης πτυχίουΠερίληψη: Στην παρούσα εργασία διερευνήθηκε η αποτελεσματικότητα χρήσης αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη της πίεσης, παροχής και συνολικής κατανάλωσης ενέργειας σε ένα υδραυλικό δίκτυο. Συγκεκριμένα, το δίκτυο που χρησιμοποιήθηκε ήταν ένα αντλιοστάσιο νερού με δύο ταυτόσημες αντλίες το οποίο καταθλίβει σε δεξαμενή υψηλότερης στάθμης. Μέσω κατάλληλου χειρισμού των βανών στο δίκτυο σωληνώσεων, οι αντλίες μπορούν να λειτουργήσουν ως μεμονωμένες, σε σειρά ή παράλληλα. Με χρήση του αξιόπιστου προγράμματος αριθμητικής προσομοίωσης υδραυλικών δικτύων EPANET και για πολλαπλά τυχαία σενάρια θέσης βανών και ύψους στάθμης της δεξαμενής κατάθλιψης, υπολογίστηκαν οι τιμές πίεσης στους κόμβους, της παροχής στις σωληνώσεις και της συνολικής κατανάλωσης ενέργειας. Οι τιμές αυτές χρησιμοποιήθηκαν για την εκπαίδευση πολλαπλών μοντέλων μηχανικής μάθησης - τύπου Regression - στο πρόγραμμα MATLAB. Το μοντέλο που εμφάνιζε την μικρότερη απόκλιση της μέσης τετραγωνικής τιμής (RMS) χρησιμοποιήθηκε έπειτα για την πρόβλεψη των τιμών πίεσης, παροχής και ενέργειας για 16 προκαθορισμένα σενάρια θέσης βανών και στάθμης δεξαμενής. Μετά από την σύγκριση των προβλεπόμενων τιμών αυτών με τις αντίστοιχες προϋπολογισμένες τιμές από το EPANET, αναδείχθηκε η επιτυχής δυνατότητα χρήσης της μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη λειτουργίας του συγκεκριμένου αντλιοστασίου.Summarization: In this thesis, the effectiveness of using machine learning algorithms to predict the pressure, flow rate and total energy consumption in a hydraulic network was investigated. Specifically, the network used was a water pumping station with two identical pumps which depresses into a higher level reservoir. Through appropriate manipulation of the valves in the piping network, the pumps can be operated as individual pumps, in series or in parallel. Using the reliable numerical simulation program for hydraulic networks EPANET and for multiple random scenarios of valve position and depression tank level, the values of pressure at the nodes, flow rate in the piping and total energy consumption were calculated. These values were used to train multiple machine learning models - of the regression type - in MATLAB. The model showing the smallest deviation of the root mean square (RMS) was then used to predict the pressure, flow and energy values for 16 predefined scenarios of vane position and reservoir levels. After comparing these predicted values with the corresponding precalculated values from EPANET, the successful feasibility of using machine learning to predict the operation of this pumping station was demonstrated