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...
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Language: | Portuguese |
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PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
2010
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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 |
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. |
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