波浪滑翔器是一种新型的海洋移动观测平台, 它能够将海洋中无穷无尽的波浪能转化为自身前进的动能, 并具有长航时、智能化及清洁零排放等突出优点。它可长期、自主地执行水文调查、气象预报、通信中继及环境监测等作业任务, 具有巨大的应用前景, 已成为滑翔器领域的研究热点。
美国的Liquid Robotics公司对波浪滑翔器技术的研发已经十分成熟, 其研发的SV2和SV3两种型号波浪滑翔器实现了产品化, 在海洋科学、海洋工程甚至军事领域得到了广泛应用。在2007~2014年间, 美国使用波浪滑翔器对台风进行了多次观测[1-3]。波浪滑翔器不仅在台风“弗洛西”、“桑迪”及“安娜”经过的途中存活了下来, 还将与台风相关的重要数据实时的回传到了陆地, 为科研人员对台风的解析提供了宝贵的数据, 验证了波浪滑翔器在极端海况条件下的应用潜力。
近年来, 国内学者也陆续对波浪滑翔器技术开展了相关研究, 主要有孙秀军[4]、吴小涛[5]和廖煜雷[6]等, 在波浪滑翔器负载能力、航行速度、航行精度、定点锚泊及海洋环境探测等方面取得了一定的研究成果, 但这些研究仍处于技术层面, 对台风观测的应用领域仍处于空白状态。文中介绍了新近完成的我国自主研制的“黑珍珠”波浪滑翔器台风观测应用试验, 通过对有关试验结果的分析, 证明了该波浪滑翔器具备极端海况观测的潜能, 拟为我国台风观测技术提供一种新的研究方向。
“黑珍珠”波浪滑翔器是由中国海洋大学联合天津工业大学研发的一种具有自主导航能力的海洋移动观测平台[7-9], 其优点表现在: 前进的动力来自波浪; 测量、控制、导航和通信系统的能源来自太阳能; 可实现远海大洋的长时期大范围观测; 可携带声呐、气象站、水下摄像机、温盐深仪、水听器、生物或化学检测仪器等多种传感设备, 以完成各种观测任务[10-16]; 具有铱星通信、全球定位系统(global positioning system, GPS)定位和自主导航控制功能, 可实现大范围、远距离的海气界面环境数据观测, 具有广泛的应用前景。目前, 该滑翔器已经完成了多项长航程测试试验, 在青岛千里岩海域刷新了运行时间最长(近100天)、航行里程最远(达3 600 km)的自主观测记录, 并在南海海域经历了台风极端海况测试(8.5 m浪高)。“黑珍珠”波浪滑翔器具有时间长、航程大、耐受极端海况等特点, 在海洋观测中具有极大的应用潜能。
1.1 结构组成
“黑珍珠”波浪滑翔器整体结构如图1所示。它由以下3部分组成了特殊的双体结构:
1) 水面母船, 设计有低阻外形轮廓, 用作传感、控制及通信的搭载平台并为整体提供浮力;
2) 水下牵引机, 它是整体的动力推进系统, 采用纯机械传动的工作模式, 使得水下牵引机具有无驱动、零排放的特点;
3) 柔性铠装缆, 它是水下牵引机与水面母船动力和信号的主要传递者。其结构参数如表1所示。
图1 “黑珍珠”波浪滑翔器整体结构
1.2 工作原理
如图2所示, 波浪滑翔器通过柔性铠装缆将母船随波浪的起伏运动传递到水下牵引机, 使其上升与下降的过程中迫使水翼产生摆角[17], 同时, 海水的振幅在越靠近海面处就越大[1], 利用这一特性可让母船与水下牵引机产生较大的振幅差, 将水翼所受水动力转化为推力, 推动着牵引机向前运动, 并通过铠装缆拉拽母船前进。
图2 波浪滑翔器工作原理
1.3 搭载传感器
“黑珍珠”波浪滑翔器作为一个海洋移动观测平台, 可根据具体的任务需求搭载不同的高精密传感设备, 通过配置测量和信息传输等功能模块获取海洋环境参数数据。为了探测南海海域的水文数据, “黑珍珠”搭载了声学多普勒流速剖面仪 (acoustic Doppler current profilers, ADCP)、波浪传感器等海洋环境观测传感器。
2.1 试验过程
为保证波浪滑翔器可应用于台风观测中, 需对其生存能力进行验证。由于无法人工模拟出台风时相对应的海况、风速、风向及气压等试验条件, 故直接将波浪滑翔器投入到真实环境, 通过海试得出一个真实、有效的结论。考虑到夏季正值台风多发时段, 决定将海试地点选取在南海东沙群岛附近海域与台风进行“偶遇”, 对“黑珍珠”波浪滑翔器的生存能力进行考验。
2017年8月17日晚7点, 试验船搭载“黑珍珠”波浪滑翔器从汕头经济特区码头出发, 前往180 km东沙群岛海域(经度118.000°、纬度22.000°)布放, 见图3和图4。设定波浪滑翔器航行路径, 并对其进行航行速度、环境参数、波浪数据及可生存浪高等性能指标试验。
图3 波浪滑翔器布放海域及设定路径点
图4 布放现场
2.2 台风观测
2017年8月18日~9月4日海试期间, “黑珍珠”波浪滑翔器先后经历了3次台风(201713“天鸽”(Hato)、201714“帕卡”(Pakhar)及201716“玛娃”(Mawar)), 从图5可知, 3次台风从生成至结束的运动轨迹均掠过东沙群岛海域, 并在该海域风力逐渐上升, 台风等级均达到10~13级, 为“黑珍珠”波浪滑翔器的性能测试提供了天然的试验条件。
图5 台风路径
试验中, 在“黑珍珠”波浪滑翔器行进轨迹 80 km处布置有台湾东沙群岛浮标, 其位置也在台风的影响范围之内, 在台风经过的途中记录下了准确的波浪数据, 为搭载的波浪传感器所测数据的准确性验证提供了依据。图6给出了浮标、波浪滑翔器行进路线及台风路径轨迹的相对位置, 可看出台风“天鸽”、“玛娃”与波浪滑翔器和浮标位置靠得最近, 对其造成的影响也最大。
图6 浮标、波浪滑翔器与台风的相对位置
2.3 设备回收
2017年9月4日, 途经东沙群岛的“科学号”科考船回收了“黑珍珠”波浪滑翔器(见图7), 经检查, 滑翔器结构保持完好, 通信及数据采集运行正常。
图7 波浪滑翔器回收
“黑珍珠”波浪滑翔器在试验期间稳定运行了17天, 累计航程约722.5 km, 并在台风极端恶劣海况中成功将数据实时回传到陆地, 为科研工作提供了数据支撑。
3.1 平台状态
3.2 浪高分析
3.3 海流分析
“黑珍珠”波浪滑翔器在我国南海历经为期17天的海试试验, 是我国波浪滑翔器近距离台风观测的首次尝试, 填补了台风观测应用领域的空白。该试验经历了3 次台风海况, 创下了8.5 m的浪高记录, 并成功获取了海洋动力环境数据, 环境测量数据可信, 验证了“黑珍珠”波浪滑翔器在极端海况下的生存能力及台风观测的可行性, 标志着我国自主研制的波浪滑翔器已具备了一定的极端海况观测能力。由于该试验过程中未搭载气象站及水面温盐等传感器, 无法全方位描述台风特征。后续研究中, 将根据台风观测需要, 针对“黑珍珠”波浪滑翔器做进一步改进。
[1]Hine R, Willcox S, Hine G, et al. The Wave Glider: A Wave-Powered Autonomous Marine Vehicle[C]//Institute of Electrical and Electronics Engineers, Marine Technology for Our Future: Global and Local Challenges(OCEANS 2009), Biloxi, MS, USA: IEEE, 2009.
[2]Wiggins S, Manley J, Brager E, et al. Monitoring Marine Mammal Acoustics Using Wave Glider[C]//Oceans. Seattle. WA, USA: IEEE, 2010:1-4.
[3]Manley J, Willcox S. The Wave Glider: A Persistent Platform for Ocean Science[C]//Oceans. Sydney, NSW, Austr- alia: IEEE, 2010: 1-5.
[4]桑宏强, 李灿, 孙秀军. 波浪滑翔器纵向速度与波浪参数定量分析[J]. 水下无人系统学报, 2018, 26(1): 16-22.
Sang Hong-qiang, Li Can, Sun Xiu-jun. Quantitative Analysis on Longitudinal Velocity and Wave Parameter of Wave Glider[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2018, 26(1): 16-22.
[5]吴小涛. 由海洋环境要素预估波浪滑翔器速度[J]. 水雷战与舰船防护, 2015, 23(1):70-76.
Wu Xiao-tao. Predicting Wave Glider Speed from Environmental Measurements[J]. Mine Warfare & Ship Self-Defence, 2015, 23(1):70-76.
[6]廖煜雷, 李晔, 刘涛, 等. 波浪滑翔器技术的回顾与展望[J]. 哈尔滨工程大学学报, 2016, 37(9): 1227-1236.
Liao Yu-lei, Li Ye, Liu Tao. Unmanned Wave Glider Technology: State of the Art and Perspective[J]. Journal of Harbin Engineering University, 2016, 37(9): 1227-1236.
[7]Manley J, Willcox S. The Wave Glider: A New Concept for Deploying Ocean Instrumentation[J]. IEEE Instrumenta- tion & Measurement Magazine, 2010, 13(6): 8-13.
[8]Daniel T, Manley J, Trenaman N. The Wave Glider: Enabling a New Approach to Persistent Ocean Observation and Research[J]. Ocean Dynamics, 2011, 61(10): 1509-1520.
[9]Li C, Sang H, Sun X, et al. Hydrographic and Meteorological Observation Demonstration with Wave Glider “Black Pearl”[C]//National Natural Science Foundation of China, Robotics and Applications: 10th International Conference. Wuhan, China: ICIRA, 2017.
[10] Willcox S, Meinig C, Sabine C L, et al. An Autonomous Mobile Platform for Underway Surface Carbon Measurements in Open-ocean and Coastal Waters[C]//Institute of Electrical and Electronics Engineers, Marine Technology for Our Future: Global and Local Challenges(OCEANS 2009). Biloxi, MS, USA: IEEE, 2009.
[11] Niiler P P, Sybrandy A S, Bi K, et al. Measurements of the Water-following Capability of Holey-sock and TRISTAR Drifters[J]. Deep Sea Research Part I Oceanographic Re-search, 1995, 42(11-12): 1951-1964.
[12] Ralph E A, Niiler P P. Wind-Driven Currents in the Tropical Pacific[J]. Journal of Physical Oceanography, 1999, 29(9): 2121-2129.
[13] Wiggins S, Manley J, Brager E, et al. Monitoring Marine Mammal Acoustics Using Wave Glider[C]//Oceans. Seattle, WA, USA: IEEE, 2010: 1-4.
[14] Frolov S, Bellingham J, Anderson W, et al. Wave Glider—A Platform for Persistent Monitoring of Algal Blooms[C]// Oceans. Waikoloa, HI, USA: IEEE, 2011: 1-5.
[15] Van L V, Baeye M. Wave Glider Monitoring of Sediment Transport and Dredge Plumes in a Shallow Marine Sandbank Environment[J]. Plos One, 2015, 10(6): e0128948.
[16] Bingham B, Kraus N, Howe B, et al. Passive and Active Acoustics Using an Autonomous Wave Glider[J]. Journal of Field Robotics, 2012, 29(6): 911-923.
[17] 李小涛, 王理, 吴小涛, 等. 波浪滑翔器原理和总体设计[J]. 兵器装备工程学报, 2013, 34(12): 128-131.
Li Xiao-tao, Wang Li, Wu Xiao-tao, et al. Principle and System Design of a Wave Glider[J]. Journal of Sichuan Ordnance, 2013, 34(12): 128-131.
原文刊登于《水下无人系统学报》2019年第5期