随着经济的快速发展,每年我国需要向国外进口大量原油,其中大部分依靠油轮运输。目前,航运市场低迷,运价过低,而燃油成本居高不下,因此,油轮运输过程中的节能、经济、环保成为了各大航运企业的重要议题。2005年,大连远洋运输公司与大连海事大学携手合作,开发了“油轮货油加热保温操作系统”,此合作项目历时多年,不断优化创新,以满足新情况的需要。本文所著内容即为此项目的一个试探性工作。根据船舶实际航行中的客观情况,使用C#语言编译了BP神经网络算法对货油加热时间进行预测,并运用传热学理论和公式对诸多影响因素进行分析,选取影响最大的四个因素,并对输入变量进行数据预处理,以提高计算精度。根据计算出的加热时间再对耗油量进行计算,并编写出了一个可以用于实船操作的货油加温软件。软件的训练模块既可以完成样本的实时更新,又可以拓展需要计算的油轮型号,它可以对大连远洋运输公司的所有油轮进行计算,大大拓展了其使用范围。本文所使用的数据全部来自2006年至2012年大连远洋公司的“连平湖”、“连安湖”和“连顺湖”这三艘参数完全一样的油轮航行数据。经过计算,加热时间的相对误差主要分布在10%以内,标准差在3.5%～6.5%之间,耗油量计算误差在15%以内,标准差在5%～6%之间,并对误差产生的原因进行分析。最后,提出了一些本软件的不足,并给出了一些改进设想。