Development of a General Efficiency Indicator for LNG Carriers - A Comprehensive Fleet Performance Study

Abstract

LNG-skip befinner seg i et unikt dilemma ettersom den maritime næring må regulere seg i henhold til IMO sin Karbon Intensitets Indikator (CII) for å måle energieffektivitet i transport av last. Den uunngåelige produksjonen av avdamping (BOG) i LNG tankene utgjør en betydelig utfordring for disse fartøyene. Dette studiet undersøker LNG-fartøyenes utfordringer med å overholde CII-reguleringene under varierende driftsforhold, og inkluderer dermed hovedutfordringen, som er konflikten mellom fartøyets behov for å overholde de strenge timeplanene i LNG-markedet og dets innsats for å minimere utslipp. Denne masteroppgaven foreslår utvikling av en omfattende effektivitetsindikator for LNG-fartøy, med en mer helhetlig tilnærming. Denne indikatoren tar hensyn til teknisk-, hydrodynamisk-, seilas- og BOG-håndteringseffektivitet, og gir et mer nøyaktig mål på energieffektiviteten til LNG-skip. For å forstå relevante fokusområder for studiet, ble det gjennomført intervjuer med aktører fra både reder- og charterperspektiv, samt med nøkkelutviklere av Vessel Technical Index (VTI). Dette ga viktig kunnskap og innsikt i bransjen. Ved å samle inn data fra ulike kilder, inkludert sensordata, dagsrapporter, motorverksteds- og verftdata og AIS-data, ble det benyttet statistiske og analytiske teknikker for å konstruere den Generelle Effektivitets Indikatoren (GEI). Analysen av GEI-ratingen ble utført på hele BW LNG-flåten, som besto av 22 skip, i løpet av 2023. Tilnærmingen for den tekniske effektivitetsindikatoren har vært å se på forholdet mellom referanselinjen; SFOC vs. Effekt-polynomet for hvert fartøy i forhold til de registrerte avlesningene ved stabil tilstand, og bruk av formler for estimering av gassforbruk for å fange opp ytterligere driftskostnader. For dataanalysen av teknisk og hydrodynamisk effektivitet ble det brukt et Quasy-Steady-State (QSS)-filter for å fange opp de mest stabile og representative dataene for nøyaktige resultater. Den samme tilnærmingen fanger opp den hydrodynamiske ytelsen ved å identifisere ekstra nødvendig effekt for å nå en viss hastighet på grunn av hydrodynamisk forverring. Videre er avvik fra korteste avstand mellom havner brukt for å fange opp reiseirregulariteter, og dermed påpeke mulige ventetidscenarier forårsaket av tilpasning av CII-reguleringer. I motsetning til andre indikatorer ble det også gitt oppmerksomhet til BOG-håndtering ved å analysere bruken av BOG til fremdrift eller andre formål i forhold til totalt generert BOG. Ved å kombinere underindikatorene, adresserer GEI effektivt utfordringene knyttet til CII-reguleringene. Ved å integrere en veingsfunksjonalitet i GEI basert på den økonomiske konsekvensen av hver underindikator, var GEI i stand til å fange opp operative uregelmessigheter i de fire indikatorene for enkelte skip. Funnene i denne oppgaven avslører at nyere skip, som MEGI og TFDE, viser bedre teknisk ytelse enn eldre dampskip på grunn av lavere effektivitet hos sistnevnte. GEI identifiserte at ventetid negativt påvirker teknisk effektivitet, ettersom lavere belastning ved NBOG-hastighet forårsaker større avvik fra referanselinje SFOC-avlesninger. Ventetid påvirker også reiseeffektiviteten betydelig, noe som resulterer i at flåten i gjennomsnitt seiler 27% lenger enn nødvendig. Denne ekstra distansen bidrar til 34% av de totale ekstrakostnadene, noe som understreker betydelige økonomiske konsekvenser for skipsoperatører. For å overholde CII-reguleringene ble det funnet at et skip seilte over dobbelt så langt som nødvendig på grunn av ventetid, noe som forårsaket ekstrakostnader på 7,3$millioner. Den ekstra seilte avstanden bidro også til ineffektiv drift av motorene, som allerede presterte 44 Interviews were conducted with stakeholders from both ship owner and charterer perspectives, as well as key developers of the Vessel Technical Index (VTI), providing critical industry knowledge and insights into relevant focus areas. By collecting data from various sources, including sensor data, noon reports, engine shop test- and yard data, and AIS data, statistical and analytical techniques were employed to construct the General Efficiency Indicator (GEI). The analysis of the GEI rating was conducted on the whole BW LNG fleet, which contained 22 vessels, during the year 2023. The approach for the technical efficiency indicator has been to look at the relationship between a baseline SFOC vs. power polynomial for each vessel in relation to the recorded readings at steady state, using gas consumption estimation formulas to capture additional operational costs. For the data analysis of technical- and hydrodynamic efficiency, a Quasy-Steady-State (QSS) filter was applied to capture the most stable and representative data for accurate results. The same approach captures the hydrodynamic performance by identifying extra needed power to reach a certain speed due to hydrodynamic degradation. Furthermore, deviations from the shortest distance between ports have been used to capture voyage irregularities, thus pinpointing possible idling scenarios caused by adhering to CII regulations. In contrast to other indicators, attention was also given to BOG management by analyzing the utilization of BOG for propulsion or other purposes, in relation to the total BOG generated. By combining the sub-indicators, the GEI effectively addresses the challenges posed by the CII regulations. By incorporating a weighting functionality into the GEI based on the economic impact of each sub-indicator, the GEI was able to capture operational irregularities in the four indicators for certain vessels. The findings in this thesis reveal that newer vessels, such as MEGI and TFDE, demonstrate better technical performance than older steam vessels due to the latter's lower efficiency. The GEI identified that idling negatively impacts technical efficiency, as lower power loads at NBOG speed cause greater deviations from baseline SFOC readings. Idling also significantly affects voyage efficiency, resulting in the fleet sailing on average 27$ million. The extra sailed distance also contributed to the inefficient running of the engines, which already performed 44% worse than shop test data indicates. Despite its poor performance, this vessel received a CII rating of B. Allowing LNG vessels to remain stationary while waiting for market would reduce emissions and minimize unnecessary sailing, thereby decreasing BOG generation due to sloshing and cargo friction. Hydrodynamic inefficiencies due to degradation of the hull was found to be the second biggest contributor to additional costs with 27% of the total amount, indicating its monitoring importance. The vessel with the worst GEI rating also had poor voyage-, technical-, and hydrodynamic efficiency, mainly due to excessive idling. This study concludes that CII is an unsuitable energy efficiency indicator for LNG vessels, as it encourages unnecessary sailing to manage BOG. The GEI, however, highlights operational efficiencies, pinpointing whether vessels perform good or bad on a general basis or whether bad performance is due to operational inefficiencies or external factors. As GEI uses financial impact for weighting the four sub-indicators, which in this case is closely related to emissions, the performance indicator can be used by stakeholders to drive incentives for improving vessel energy utilization, thus reducing emissions