AN OPTIMIZATION MODEL OF CRUDE OIL SCHEDULING: A CASE STUDY ON TERMINAL PIPELINE REFINERY SYSTEM

As decisões de cunho operacional tomadas no dia-a-dia das atividades de programação de movimentação de petróleo têm um forte impacto sobre o custo total desta cadeia de suprimentos. O desafio das áreas que tomam estas decisões diárias é elaborar uma programação de movimentação com o menor custo, com...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: ROSA BLAJBERG BENZECRY
Other Authors: SILVIO HAMACHER
Language:Portuguese
Published: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO 2010
Online Access:http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=29183@1
http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=29183@2
Description
Summary:As decisões de cunho operacional tomadas no dia-a-dia das atividades de programação de movimentação de petróleo têm um forte impacto sobre o custo total desta cadeia de suprimentos. O desafio das áreas que tomam estas decisões diárias é elaborar uma programação de movimentação com o menor custo, com um alto nível de confiança e que seja factível para um determinado horizonte de tempo. Neste contexto, a utilização de programação matemática na programação de refinarias, dutos e terminais da cadeia de petróleo e derivados vem atraindo atenção crescente da indústria de petróleo. Este trabalho apresenta uma formulação matemática baseada em Programação Linear Inteira Mista (MILP) para o problema da movimentação de petróleo de um terminal até uma refinaria. No caso estudado, a movimentação acontece através de navios que descarregam seu produto no terminal de São Francisco do Sul, localizado no Estado de Santa Catarina, passando pelo duto OSPAR até chegar a seu destino final – a Refinaria de Araucária (REPAR), localizada no Estado do Paraná. Os principais resultados do modelo são a programação do sequenciamento de qual navio irá atracar no terminal, qual petróleo será descarregado e qual o volume e tipo de petróleo que será bombeado no duto para chegar a refinaria. O objetivo do modelo é minimizar os custos operacionais tomando-se em consideração o atendimento à demanda da refinaria, restrições de capacidade, disponibilidade de petróleo, manutenção dos estoques da refinaria e o bombeio ou não durante o período conhecido como horosazonal. Cenários testados com dados fornecidos pela Petrobras demonstram que através dos resultados do modelo é possível definir se há necessidade de utilizar o duto durante o horário de ponta ou não, garantindo a contratação de energia previamente junto às concessionárias, evitando desta forma o pagamento de multas, reduzindo um custo evitável. A partir dos resultados numéricos, ficou comprovado que o modelo pode gerar uma programação de movimentação de petróleo otimizada, em cenários de uma semana e um mês, ou indicar que não existe programação viável para tal cenário. === The operational decisions of crude oil scheduling activities taken on a daily basis have a strong influence upon the overall supply chain cost. The challenge is to create a crude oil schedule that minimizes the total cost, and at the same time is feasible considering a limited scheduling horizon. The use of mathematical programming for the oil industry has increasingly drawn attention. This study presents a mathematical programming model based on mixed integer linear programming (MILP) for the crude oil scheduling of a system connecting a terminal to a refinery. On the case studied, the transfer occurs through tankers that unload their crude oil on the São Francisco do Sul terminal, located at Santa Catarina state, going through the OSPAR pipeline until it reaches its final destiny – Araucaria refinery (REPAR), located at Paraná state. The main results of the model are the scheduling of ships at the terminal, the scheduling of the pipeline and stocks levels at the terminal and at the refinery. The main goal of this model is to minimize the cost involved in operation, meeting the refinery demand, oil supply, capacity constraints, and the maintenance of refinery crude oil stock levels. This formulation was applied to real scenarios, with time-horizon from a week to a month, and was effectively solved with the proposed solution approach.