Você está aqui: Página Inicial curitiba Estrutura do Câmpus Diretorias Diretoria de Pesquisa e Pós-Graduação Mestrado e Doutorado CPGEI Edital de Defesas 2016 CPGEI (Doutorado): Guilherme Alceu Schneider-08/06/16

CPGEI (Doutorado): Guilherme Alceu Schneider-08/06/16

Defesa Pública de Doutorado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Quando 08/06/2016
das 13h00 até 17h00
Onde Sede Central: Sala C-301
Nome do Contato Prof. Flávio Neves Junior
Participantes Prof. Flávio Neves Junior, Dr. Orientador - UTFPR
Prof. Leandro Magatão, Dr. Co-orientador - UTFPR
Banca examinadora:
Prof. Virgílio José Martins Ferreira Filho, Dr. Presidente - UFRJ
Profa. Maria Teresinha Arns Steiner, Dra. - PUCPR e UFPR
Profa. Lúcia Valéria Ramos de Arruda, Dra. - UTFPR
Profa. Angela Olandoski Barboza, Dra. - UTFPR
Adicionar evento ao calendário vCal
iCal

Modelo Matemático para o Scheduling Integrado de Parque de Tancagem e Polidutos

Resumo: Este trabalho apresenta um modelo em Programação Linear Inteira Mista (PLIM) com representação contínua do tempo com o objetivo de executar o scheduling (programação ou agendamento) no parque de tanques de produtos finais em um órgão do tipo refinaria. O modelo é uma contribuição para uma solução integrada que envolve outros elementos presentes na cadeia de suprimentos (CS) da indústria do petróleo. Deste modo um ponto relevante na fundamentação teórica deste trabalho é a descrição do sistema integrado de refino. Este sistema pode ser dividido em quatro estágios (subsystems) que envolvem a movimentação de produtos dentro e fora da refinaria. O scheduling de tanques finais é parte de um desses estágios e solucioná-lo contribui para a operacionalização das atividades de transporte de produtos dentro da refinaria envolvendo a produção interna, a demanda local e as movimentações de recebimento e envio por poliduto. Neste trabalho o scheduling dos eventos de carga e descarga nos tanques finais da refinaria é determinado considerando dados de problemas reais obtidos a partir da solução apresentada por (boschetto:2011). Deste modo o scheduling determinado por (boschetto:2011) gera os parâmetros do modelo PLIM aqui proposto. Tais parâmetros consistem em informações sobre volumes, tempos e vazões das movimentações que devem ocorrer entre órgãos (refinarias, portos e terminais) através da rede de polidutos. Essas informações juntamente com as informações de planejamento da refinaria sobre demanda e produção e ainda com os valores de estoque e capacidade volumétrica dos tanques fornecem os dados necessários para a realização do scheduling de tanques finais. O modelo PLIM aqui proposto busca minimizar o número de movimentações internas no parque de tanques da refinaria respeitando as condições estruturais, operacionais e os valores das movimentações impostas pelo scheduler dos polidutos de (boschetto:2011). Então, com o objetivo de encontrar soluções adequadas em um menor tempo computacional, uma abordagem PLIM combinada com um algoritmo iterativo e com a inserção de restrições de corte é proposta, no que foi chamado de modelo PLIM-AI. Os resultados permitem melhorar o desempenho de tempo computacional bem como analisar as violações de tempo e capacidade em tanques para cenários mensais. Isso permitiu encontrar soluções em tempos computacionais relativamente reduzidos respeitando as condições estruturais e operacionais da refinaria. As soluções obtidas contribuem para as atividades de transferência e estocagem (TE) da refinaria em dois pontos: (i) minimizam o número de movimentações internas, o que contribui para a operacionalização da busca por rotas disponíveis (atividade operacional do programador da refinaria); e (ii) permitem o feedback para o scheduler de polidutos, possibilitando verificar a factibilidade das movimentações que ocorrem na rede de polidutos.
Palavras-chave: Programação Matemática, PLIM, Programação em Tanques Finais, Refinaria

Mathematical Model for the Tank Farm Scheduling Integrated to Scheduling of Pipeline Network

Abstract: This work presents a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model with continuous time representation to address the tank farm scheduling of finished products in refineries. The model is part of a larger solution process that involves other elements from oil industry supply chain (SC), where strategic, tactical, and operational decisions must be taken. In this context, the standard refinery system can be divided into four subsystems involving the flow of products among refinery internal (tank farm, production units) and external (vessels, pipelines, final costumers, other refineries) entities. The tank farm scheduling is part of one of these subsystems and its solution contributes to the operational activities of the refinery tank farm, enabling the integration that occurs between domestic production, domestic demand, and product transport by pipelines. In this work the scheduling of loading and unloading operations in the tank farm of finished products at each network node (refinery) is determined. Real scenarios are considered, which were obtained from the planning of refineries and external pipeline network scheduling, proposed by \citeonline{boschetto:2011}. The scenarios present volumes and values of stored product inventories, maximum capacity tanks, and start and end times to product movements at the refinery interfaces (production, demand, and pipelines). Thus, the pipeline scheduling determined by Boschetto (2011) is an input parameter to the considered approach. The proposed MILP model searches a scheduling that minimizes the movements within the refinery tank farm in order to respect the imposed operational and structural constraints. Further, for making feasible the scheduling in a smaller computational time, an iterative algorithm is developed and cutting restrictions are inserted in a new model approach, named MILP-IA. The results allow us to analyze the model computational time, the temporal and structural violations, and the number of product movements for each scenario. For the studied cases, we can also check for attending to time and monthly volume constraints to each interface. Finally, the results also indicate that the proposed MILP-IA approach finds solutions in computational times in the order of minutes. The obtained solutions contribute to improve the transfer and storage activities (TS) on two main points: (i) they minimize the number of movements, facilitating the plant operational tasks (searching for routes); and, (ii) they provide feedback to the pipeline scheduling.
Keywords: Mathematical Programming, MILP, Tank Farm Scheduling, Oil Refinery

Lista de publicações:

Schneider, G. A.; Neves-Jr, F.; Magatão, L.; Arruda, L. V. R. A Mathematical Programming Approcah to Optimize the Scheduling of tanks in Oil Refineries. IEEE Latin America Transactions, vol 14, no. 2, 818-830, 2016.

Schneider, G. A.; Neves-Jr, F.; Arruda, L. V. R. An Optimization MILP Model to Integrate Tank Usage in Refinery and Pipeline Network Scheduling. XLV SBPO – Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional. Natal, RN, Brasil, 2013.

Schneider, G. A.; Neves-Jr, F.; Arruda, L. V. R.; Daciuk, R. J.; Trabaquini, G, del P. Tank Usage Optimization in a Refinery under Local Conditions and Constraints Imposed by External Pipeline Network. Rio Pipeline Conference and Exposition. Rio de Janeiro, Brasil, 2013.

Daciuk, R. J. et al. Desenvolvimento de um Sistema Buscador de Rotas para Movimentações de Transferência e Estocagem. Rio Oil and Gas Expo and Conference. Rio de Janeiro, Brasil, 2012.

Ações do documento