Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.49
no.2
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pp.189-195
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2012
The ice trials of the first Korean icebreaking research vessel "ARAON" were performed at the Arctic Ocean in July-August 2010. The sea ice concentrations of Arctic Ocean were 4/10 to 10/10 and the range of sea ice thickness was roughly 1.0 to 3.5m. In this research, sea ice thickness characteristics at the old ice floes were determined from results of drill hole and apparent conductivity measurements. Especially we measured apparent conductivity using an electromagnetic induction instrument (EM31-MK2) and estimated the sea ice thickness through the empirical equation from Cold Regions Research & Engineering Laboratory, CRREL. The results of estimated sea ice thickness were compared to drill hole measurement results and then, we suggest the new empirical equation to estimate sea ice thickness of single layer type sea ice during the summer season of Arctic Ocean by curve fitting approach to these data.
This paper studies the multi-domain coupled system of one dimensional Arctic temperature field and establishes identification model about the thermodynamic parameters of sea ice (heat storage capacity, density and conductivity) by the so-called output least-square estimate according to the temperature data acquired by a monitor buoy installed in the Arctic ocean. By the optimal control theory, the existence and dependability of weak solution and the identifiability of identification model have been given. Moreover, necessary optimality condition is proposed. Furthermore, the optimal algorithm for the identification model is constructed. By using the optimal thermodynamic parameters of Arctic sea ice, the numerical simulation is implemented, and the numerical results of temperature distribution of Arctic sea ice are demonstrated.
Nam, Jong-Ho;Park, Inha;Lee, Ho Jin;Kwon, Mi Ok;Choi, Kyungsik;Seo, Young-Kyo
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.5
no.2
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pp.210-226
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2013
Ever since the Arctic region has opened its mysterious passage to mankind, continuous attempts to take advantage of its fastest route across the region has been made. The Arctic region is still covered by thick ice and thus finding a feasible navigating route is essential for an economical voyage. To find the optimal route, it is necessary to establish an efficient transit model that enables us to simulate every possible route in advance. In this work, an enhanced algorithm to determine the optimal route in the Arctic region is introduced. A transit model based on the simulated sea ice and environmental data numerically modeled in the Arctic is developed. By integrating the simulated data into a transit model, further applications such as route simulation, cost estimation or hindcast can be easily performed. An interactive simulation system that determines the optimal Arctic route using the transit model is developed. The simulation of optimal routes is carried out and the validity of the results is discussed.
In this study, the characteristics of sea ice initial conditions generated from a global ocean and sea ice prediction system, the Nucleus for European Modeling of the Ocean (NEMO) - Los Alamos Sea Ice Model (CICE)/NEMOVAR were analyzed for the period June 2013 to May 2014 over the Arctic region. For the purpose, the observed and reanalyzed data were used to compare with the sea ice initial conditions. Results indicated that the variability of the monthly sea ice extent and thickness in model initial conditions were well represented as compared to the observation, while it was found that the extent and thickness of Arctic sea ice in initial data were narrower and thinner than those in reanalysis and observation for the period. The reason for the narrower sea ice extent in model initial conditions seems to be due to the fact that the initial sea ice concentration at the boundary area of sea ice was about 20 percent less than the reanalysis data. Also, the reason for the thinner sea-ice thickness in the Arctic region is due to the underestimation of Arctic sea ice thickness (about 60 cm) of the model initial conditions in the Arctic Ocean area adjacent to Greenland and Arctic archipelago where thick sea ice appears all the year round.
The transmission of solar light according to the distribution of chromophoric dissolved organic matter (CDOM) was measured in the Pacific Arctic Ocean. The Research Vessel Araon visited the ice-covered East Siberian and Chukchi Seas in August 2016. In the Arctic, solar [ultraviolet-A (UV-A), ultraviolet-B (UV-B), and photosynthetically active radiation (PAR)] radiation reaching the surface of the ocean is primarily protected by the distribution of sea ice. The transmission of solar light in the ocean is controlled by sea ice and dissolved organic matter, such as CDOM. The concentration of CDOM is the major factor controlling the penetration depth of UV radiation into the ocean. The relative CDOM concentration of surface sea water was higher in the East Siberian Sea than in the Chukchi Sea. Due to the distribution of CDOM, the penetration depth of solar light in the East Siberian Sea (UV-B, $9{\pm}2m$; UV-A, $13{\pm}2m$; PAR, $36{\pm}4m$) was lower than in the Chukchi Sea (UV-B, $15{\pm}3m$; UV-A, $22{\pm}3m$; PAR, $49{\pm}3m$). Accelerated global warming and the rapid decrease of sea ice in the Arctic have resulted in marine organisms being exposed to increased harmful UV radiation. With changes in sea ice covered areas and concentrations of dissolved organic matter in the Arctic Ocean, marine ecosystems that consist of a variety of species from primary producers to high-trophic-level organisms will be directly or indirectly affected by solar UV radiation.
The thickness of Arctic sea ice is a particularly significant factor in Arctic shipping and other ice-related research areas such as scientific sea ice investigations and Arctic engineering. In this study, the relation between the measured sea ice thickness and freeboard on the Chukchi and Beaufort Seas during the 2010 and 2011 Arctic cruise of the icebreaking research vessel "Araon" were considered. An assumption of hydrostatic equilibrium was used to estimate the ice thickness as a function of the freeboard. Then, to examine the degree of error, a sensitivity analysis of the thickness estimation of the sea ice was conducted. The error in the density and depth of the snow and the error in the density of the seawater were subordinate parameters, but the density of the ice and the freeboard were the primary parameters in the error calculation. The presented relation formula showed fairly close agreement between the calculated and measured results at a freeboard of >0.24 m.
Over the past few years, due to the climate change of the earth, the Arctic's sea ice cover is undergoing a historic transformation - thinning, extent reduction in all seasons, and mitigation in the area of multi-year ice in the central Arctic Ocean. These changes allow for increases in maritime access throughout the Arctic Ocean and for potential longer seasons of navigation and possibly transarctic voyage in the summer. These changes also allow more exploration for oil, gas, and other minerals. The Arctic is now an archetype of the complex, multi-dimensional global problems of the twenty-first century. Military security, environmental security, and economic security interact. The potentially enormous economic stakes, sufficient to change the strategic balance among the states of the region, set off competitive pressures for national advantage. Korea, which is heavily dependent upon the sea lane in terms of transportation of its exports and imports, is very much interested in the Arctic sea routes. Korea believes that the Artic sea route, particularly the Northern Sea Route (NSR), could serve as a new useful sea lane, which will enable shorter times between East Asia and Europe, thus resulting in substantial cost saving for ship operators. In addition to shipping, Korea is interested in other Arctic-related maritime industries. Korea, as a leading shipbuilder in the global market, is interested in building ice breakers, drill ships, and other vessels which can contribute to safe operation in Arctic resource development and exploration. Korea, as one of the future stakeholders in Arctic maritime activities, should be ready to foster international cooperation in the region.
Kim, Hyun-Soo;Lee, Chun-Ju;Choi, Kyung-Sik;Kim, Moon-Chan
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.3
no.3
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pp.208-215
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2011
A full-scale field trial in ice-covered sea is one of the most important tasks in the design of icebreaking ships. The first Korean icebreaking research vessel 'ARAON', after her delivery in late 2009, had a sea ice field trial in the Arctic Sea during July-August, 2010. This paper describes the test procedures and data analysis on the icebreaking performance of the IBRV ARAON. The data gathered from the icebreaking performance test in the Chukchi Sea and the Beaufort Sea during the Arctic voyage of ARAON includes the speed and engine power of the ship as well as sea ice thickness and strength data. The air temperature, wind speed and heading of the ship were also measured during each sea ice trial. The ARAON was designed to break 1 m thick level ice with a flexural strength of 630kPa at a continuous speed of 3knots. She is registered as a KR POLAR 10 class ship. The principal dimensions of ARAON are 110 m, 19 m and 6.8 m in length, breadth and draft respectively. She is equipped with four 3,500kW diesel-electric main engines and two Azipod type propulsion motors. Four sea ice trials were carried out to understand the relationship between the engine power and the ship speed, given the Arctic ice condition. The analysis shows that the ARAON was able to operate at 1.5knots in a 2.5m thick medium ice floe condition with the engine power of 5MW, and the speed reached 3.1 knots at the same ice floe condition when the power increased to 6.6MW. She showed a good performance of speed in medium ice floe compared to the speed performance in level ice. More detailed analysis is summarized in this paper.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.55
no.3
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pp.236-242
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2018
Damage due to ice collision is the most serious threat for the structural safety of ships operating in arctic region. Since such hull damages are usually caused by the collision of floating ice at excessive voyage speed of ships, the authorities responsible for the shipping at arctic sea are required to provide the speed limit for safe voyage, so-called safe speed. In countries near arctic ocean, such as Canada and Russia, empirical methods to determine the safe speed of ships based on their long experience of arctic voyage have been established and applied them in the real arctic navigation. However, in Korea, it is not easy to accumulate the arctic voyage experience and related technical database, so it seems to be a realistic approach to adopt a safe voyage speed estimating method in arctic sea based on the ice collision simulation technology using the nonlinear finite element analysis. The aim of this study is to develop a technique for estimating the safe voyage speed of vessels operating at arctic sea through the ice collision analysis, In order to achieve this goal, the standard procedure of the ice collision analysis is dealt with and example analysis was carried out and the results were considered. To investigate the validity of developed method, POLARIS system proposed by IMO was studied for comparison.
Sea ice, frozen sea water, in the Artic is a primary indicator of global warming. Due to its importance to the climate system, shipping-route navigation, and fisheries, Arctic sea ice prediction has gained increased attention in various disciplines. Recent advances in artificial intelligence (AI), motivated by a desire to develop more autonomous and efficient future predictions, have led to the development of new sea ice prediction models as alternatives to conventional numerical and statistical prediction models. This study aims to evaluate the performance of the two-stream convolutional long-and short-term memory (TS-ConvLSTM) AI model, which is designed for learning both global and local characteristics of the Arctic sea ice changes, for the minimum September Arctic sea ice from 2001 to 2021, and to show the possibility for an operational prediction system. Although the TS-ConvLSTM model generally increased the prediction performance as training data increased, predictability for the marginal ice zone, 5-50% concentration, showed a negative trend due to increasing first-year sea ice and warming. Additionally, a comparison of sea ice extent predicted by the TS-ConvLSTM with the median Sea Ice Outlooks (SIOs) submitted to the Sea Ice Prediction Network has been carried out. Unlike the TS-ConvLSTM, the median SIOs did not show notable improvements as time passed (i.e., the amount of training data increased). Although the TS-ConvLSTM model has shown the potential for the operational sea ice prediction system, learning more spatio-temporal patterns in the difficult-to-predict natural environment for the robust prediction system should be considered in future work.
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