автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методология, модели и программные комплексы текущего планирования для вертикально-интегрированных нефтяных компаний

г '

- - ; РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК

■ ГЛ , , ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ

им. В.А. ТРАПЕЗНИКОВА V----—--

На правах рукописи УДК 65.012.2:865.6

ХОХЛОВ Александр Сергеевич

МЕТОДОЛОГИЯ, МОДЕЛИ И ПРОГРАММНЫЕ КОМПЛЕКСЫ ТЕКУЩЕГО ПЛАНИРОВАНИЯ ДЛЯ ВЕРТИКАЛЬНО-ИНТЕГРИРОВАННЫХ НЕФТЯНЫХ КОМПАНИЙ

Специальности: 05.13.01 - Управление в технических системах; 05.13.06 - Автоматизированные системы управления.

Диссертация в виде научного доклада на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва 2ОООг

Работа выполнена в Институте проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Вишневский Владимир Миронович

доктор технических наук, профессор Поляк Борис 'Геодорсзич

доктор технических наук, профессор Цирлин Анатолий Михайлович

Ведущая организация: Центральной научно-исспедовательский институт комплексной автоматизации

Защита состоится ¿£¿2 2000г. в ^^ час, на заседании

Диссертационного совета Д 002.68.02 Института проблем управления^ /ь! им. В.А. Трапезникова РАН по адресу: Москва, ул Профсоюзная, 65.

С диссертацией в оиде научного доклада можно ознакомиться в библиотеке Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Диссертация ез виде научного доклада разослана '<? ?" О 20СЮг.

Ученый секретарь Диссертационного совета доктор технических наук

З.К. Акинфиев

И26(~6(с ¡16,0

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Диссертация, представленная в виде научного доклада, содержит изложение основных работ звтора по методологии, моделям и программным комплексам текущего планирования для вертикально-интегрированных нефтяных компаний, выполненных и опубликованных в 1975-1999гг. Краткое описание объекта исследования:

Современные миро8ь;е тр а на < a цион a п ь н ы е вертикдльно-интегрирор-аннь^ нефтянме.. компании продсгапляют собой гигантские, географически распределенные по всей плачете, многофункциональные производственно-коммерческие системы и оувзты'бэют всю цепочку нефтяного бизнеса ра>-ведкз и добыча нефти, нефтепереработка и нефтехимия, оптовый и розничный сбыт продукции

НК мо^-рг иг/егь собственные (î е принадлежащие компании) источнику _сырь9, характеризующиеся ззязчными и неизменными на горизонте планирования производительность«? и качеством, или получать сырье по давальчоской схеме ; H К включает а себя собственнее и. арендуешь 'в средства:

IpgHcnopTHровм а-фья на переработку и/кли продажу, характеризующиеся логистикой (маршруты, гропусуные способности и тд) rf различными экономическими по юза гелями (тарибы И ДР );

переработки сь:рья (предприятия), характеризующиеся различным технологическим оформлением (ткпы усгачозск, режимы их работы, мощности и тд) и экономическими показателями (стоимость процессии™, гпубина переррбехки и др.).

тр ачспс пт^ро вки го то р. о й п рол \ у f ¿и и, хаплктеризуюимесч логистикой и экономическими показателями (аналогично транспортировке сырья);

хранения готсдой продукции, ее оптовой и розничной продажи, характеризующиеся мощностями (зозмолные объемы хранения) и экономическими показателями {затраты на хранение, сбыт и др.).

H К функционируй т а услозиях онешнего окружения (рынка), на которое moyho покупать/продавать сырь« и готовую продукцию Рынок сегментирован на географические регионы, каждый иэ которых характеризуется постоянными для данного региона цонами (или их диапазоном) на сырье и продукцию на горизонте управления и фиксированными рыночными нишами (т.е. возможными диапазонами поставок каждою вида сырья и продукции). Уломинаешаяся выше логистика поставок сырья и продукции "наложена" на географические регионы рынка.

Актуальность темы.

Вертикально-интегрированные нефтяные компании как объекты управления появились з России в современных условиях хозяйствования, которые характеризуются структурной перестройкой производственных предприятий и компаний. В этих условиях существенно возросли требования к повышению эффективности текущего планирования для таких крупных технико-экономических систем, каковыми являются вертикально-интегрировзнные нефтяные компании.

Основой повышения з^фекглЕНОсти текущего планирования дл>-вертккально-интегрл'рованно.л нефтяник компаний (НК) является создание методологической базы, математических моделей и программных комплексов, позволяющих формализовать, алгоритмизировать и автоматизировать этот процесс. Возможности формирования и исследования различных вариантов текущих планов ( при горизонте планирования декада, месяц, квартал, год) для крупных производственных технико-экономических систем (НК) на стадии их проектирования с использованием методов математического моделирования и оптимизации позволяют существенно повысить качество и обоснованность управленческих решений, избежать внедрения на практике неэффективных (а зачастую и просто убыточных) текущих планов, получить значительный экономический эффект без существенных дополнительных вложений.

Крупный вклад в развитие теории и прикладных методов текущего планирования для производственных технико-экономических систем внесли труды таких отечественных и зарубежных ученых, как: Л.В Канторович, В.А. Трапезников, В.С Немчинов, Н П. Федоренко, A.A. Первозванский, Б.Т. Поляк, Е.Е. Дудников, Г.М.Островский, Л.Г. Плискин, A.M. Цирлин, Э.Л. Ицкозич, Д.Б. Юдин, Ю.М. Цодиков, Дж. Данциг, Л. Лэсдан, В. Финдейзен и ДР-

Значительное число публикаций по методам и моделям текущего планирования для крупных технико-экономических систем вообще и нефтяной промышленности, в частности, посвящено важным вопросам постановки задач, алгоритмической и вычислительной специфике, применимости прикладных систем оптимизации.

В то же время, ощущается явный недостаток исследований в области разработки методологии, моделей и программных комплексов для текущего планирования НК, охватывающих все в комплексе от постановки задачи до сопровождения модели и поддержки ее актуальности при эксплуатации.

Предпринимаемые в последние годы крупномасштабные мероприятия по совершенствованию управления текущей деятельностью НК сталкиваются с серьезными проблемами, связанными с отсутствием научно-обоснованной методологии, моделей и программных комплексов для проведения работ указанного типа. Обособленное рассмотрение на практике отдельных задач текущего планирования НК (планирование размещения нефти по направлениям, планирование производства продуктов нефтепереработки и

нефтехимии, планирование поставок нефтепродуктов) ведет к принятию неэффективных, некоординированных решений, приводящих к серьезным з ко н о м ич е ски м п о тер я у.

Перечисленные и ряд других факторов определяют актуальность выполненных в диссертации исследований, направленных на разработку и внедрение методологии, моделей и программных комплексов, позволяющих формализовать, алгоритмизировать и автоматизировать процесс текущего планирования в вертикально-интегрированных нефтяных компаниях.

Исследования и разработки по теме диссертации проводились в 19821999гг в соответствии с координационным планом научных исследований Академии наук по комплексной проблеме «Кибернетика» (разделы 1.12.14.1 и 1.13.5.1). координационным планом научных исследований ГКНТ (раздел 1.12 6.3), Федеральной целевой научно-технической программой на 19962000гг. «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники гражданского направления», Федеральной целевой программой «Топливо и энергия», тематическим планом Института проблем управления, планами научно-технических работ ряда министерств, ведомств и крупных промышленных предприятий России

Цсльрабоп}),!

Целью диссертационной работы является разработка методологических принципов, теоретических основ моделирования, комплексов математических моделей, прикладных методов и компьютерных инструментальных средстз текущего планирования для вертикально-интегрированных нефтяных компаний и их использование в системах поддержки принятия управленческих решений, имеющих важное народнохозяйственное значение. При этом путем теоретического обобщения и исследования ряда прикладных проблем текущего планирования технико-экономических систем нефтяного комплекса достигается решение важной народно-хозяйственной задачи в области совершенствования текущего планирования вертикально-интегрированных нефтяных компаний

Методы исследований

Проведенные п диссертации теоретические и прикладные исследования базируются на использовании методов современной теории управления, в написан, аппарата математического программирования, теории

оптимальнее управления, ^атс-со исследования операции, имитационного моделирования, а также на проведении практических и экспериментальных расчетов на ЭВМ.

Научная новизна

В результате проведенных исследований и обобщения опыта решения практических задач текущего планирования крупными технико-экономическими системами нефтяного комплекса впервые предложен единый методологический подход к постановке, формализации, решению и внедрению задач текущего планирования в вертикально-интегрированных нефтяных компаниях с учетом рыночных, технологических, финансовых и других факторов.

На основе предложенного подхода получены следующие основные научные результаты:

• разработаны научные основы постановки, формализации и решения взаимосвязанных задач, возникающих в процессе текущего планирования деятельности вертикально-интегрированных нефтяных компаний (планирование размещения нефти, планирование производства нефтепродуктов, планирование поставок нефтепродуктов);

• предложены единой методологический подход, модели и методы планирования, предназначенные для комплексного решения задач текущего планирования в вертикально-интегрированных нефтяных компаниях в новых экономических условиях;

• разработан комплекс моделей и методов их реализации при решении задач планирования размещения нефти, планирования производства нефтепродуктов и планирования посгавок нефтепродуктов;

• разработаны технология и процедуры сбора, обработки и верификации технологической, маркетинговой, финансовой и другой информации, обеспечивающие эффективную актуализацию оптимизационных моделей рассматриваемых объектов вертикально-интегрированных нефтяных компаний,

• предложены новые принципы создания систем постоптимального анализа плана и разработана для них типовая структура программного обеспечения на основе выделения иерархических уровней

<объект, компонент> и универсальной идентификации постоптимальной системы в терминах < объект, компонент, свойство >;

• созданы новые методики распределения затрат на нефтепереработку, за счет использования сиопств двойственных оценок в задачах оптимального планирования. Предложены объективные способы разбиения затрат на каждый вид товарной продукции и между различными давальцами сырья.

• предложен ряд оригинальных практических методик для наиболее полной оценки качества нефти, потенциального содержания светлых нефтепродуктов и потребительской ценности нефти, впервые сформулированных как оптимизационные задачи.

• разработаны вычислительные методы и специализированные программные средства, обеспечивающие эффективное решение широкого класса задач текущего планирования /для вертикально-интегрированных нефтяных компаний

Практическая ценность

Проведенные в диссертации исследования и полученные результаты составляют теоретическую и практическую основу построения систем поддержки принятия решений и информационных технологий текущего планирования для вертикально-интегрированных нефтяных компаний.

Разработанные принципы, модели, методы, алгооитмы и программные комплексы направлены на решение важной народнохозяйственной задачи формирования эффективных, научно-обоснованных и сбалансированных планов размещения нефти, производства и поставок нефтепродуктов для вертикально-интегрированных нефтяных компаний. Результаты исследований доведены до конкретных методик, алгоритмов, программно-вычислительных комплексов и внедренных систем.

Разработанные в диссертации методологический подход, .модели, методы и компьютерный инструментарий позволили реализовать весь комплекс задач текущего планирования для вертикально-интегрированных нефтяных компаний и тем самым повысить качество и обоснованность управленческих решиений, а также сократить сроки их подготовки и принятия и в итоге эффективнее использовать топливно-энергетические ресурсы России

Внедрение

Полученные результаты были реализованы в виде крупнейших программных систем и внедрены непосредственно под руководством автора на следующих Российских объектах нефтяного комплекса:

• Нефтяная компания "ЛУКойл":

система оптимального планирования размещения нефти: система оптимального планирования производства, система оптимального планирования поставок нефтепродуктов

. ООО "ЛУКОЙЛ Псрмнофтеоргсинтез", ООО "ЛУКОЙЛ-Волгограднефте-переработка" :

система оптимального планирования производства.

• Нефтяная компания ЮКОС:

система оптимального планирования размещения нефти; система оптимального планирования поставок нефтепродуктов.

• Центральная топливная компания и ее дочернее предприятие (Московский НПЗ):

система оптимального планирования производства.

. АО НОРСИ

- система оптимального планирования производства.

• ОАО "Славнефть-Ярославнефтеоргсинтез":

- система оптимального планирования производства

• Кременчугский НПЗ, Лисичанский НПЗ, Херсонский НПЗ, I "Орскнефтсоргсинтез" и ряд других НПЗ бывшего СССР: система "ПС Потенциал выхода светлых нефтепродуктов" и "МИДИА - оптимальт распределение отборов топливных дистиллятов";

• ВНИИ НП система "АДЕПТ - оценка качества нефти"; система "МИД1 оптимальное распределение отборов топливных дистиллятов".

Внедрение перечисленных систем позволили перевести на качественно иной уроветь практику планирования в НК и НПЗ и тем самым повысить эффективность использования сырья. Официально подтвержденный экономический эффект только по одному ООО "ЛУКойл-Пермиефтеоргсин гез", от внедрения в 1993т. системы оптимального планирования производства составил oor.ee 500 тыс долларов США. Общий экономический эффект от внедрений 3 млн. долларов США.

Апробации работы.

Результаты работы были отмечены следующими премиями и дипломами-

• В 1984г. Президиум Центрального правлении ВХО им. Д.И. Менделеева не итогам конкурса "Лучшее предложение по снижению расхода топлив и смазочных материалов их унификации и оптимизации качества" присудил премию за работу автора по теме "Методы оптимизации распределения отбора светлых нефтепродуктов по отдельным установкам прямой переюнки нефти".

• В 1985г. диплом второй степени Института проблем управления АН СССР за внедрение в народное хозяйство системы 'Метод оптимального отбора светлых нефтепродуктов в ПО "Орскнефтеорг синтез".

• В 1985г. диплом второй степени Института проблем управления АН СССР за внедрение в народное хозяйство системы ''Метод оптимального смешения нефтепродуктов".

» В 1986г. серебряная медаль ВДНХ СССР за внедрение в народное хозяйство системы "ПСВ - Потенциал выхода светлых нефтепродуктов".

• В 1987г. диплом первой степени Института проблем управления АН СССР за внедрение в народное хозяйство системы "Метод оптимального распределения отборов топливных дистиллятов".

Основные положения диссертационной работы докладывались на Всесоюзном совещании "Использование методов оптимизации в текущем планировании и оперативном управлении производством (Москва, 1979), Республиканском научно-техническом совещании "Методы и модели в задачах управления производством" (Таллин, 1979), Всесоюзном научно-техническом семинаре (Омск. 1984), X Всесоюзном совещании по проблемам управления (Алма-Ата, 1986), Всесоюзной конференции "Автоматизированное проектирование систем планирования и управления" (Звенигород, 1987), Международной конференции по проблемам управления (Москва, 1999), Международной конференции "Нефтяной транспорт в новом тысячелетии" (Лондон, 1999), Международном конгрессе 'Нефтяной комплекс России на пороге XXI века" (Вена, 1999); на семинарах и совещаниях Института проблем управления РАН, о Российских вертикально-интегрированных нефтяных компаниях "ЛУКойл", "ЮКОС", "Ц"П<", 'Сибнефть', "ГНК". "Славнефть" и в ряде предприятий нефтепереработки и нефтехимии

Публикации. По теме диссертации сл/оллссвано 36 научных рзс„т

Структура работы. Данный научный доклад состоит из введения, шести глав и в заключение даны основные результаты и выводы. В конце текста научною доклада приведен список работ автора по теме диссертации.

СОДЕРЖАНИЕ

1. Введение......................................................................................................10

2. Глава I. Методология реализации оптимизационных задач

текущего планирования............................................................12

3. Глава II. Оптимальное размещение сырья.............................................22

4. Глава Iii. Оптимальное производственное планирование....................28

5. Глава IV Оптимальное планирование поставок

нефтепродуктов......................................................................40

6. Глава V. Постоптимальный анализ плана..........................................46

7. Глава VI. Информационная поддержка планирования

размещения и переработки нефти......................................54

■3. Основные результаты и выводы.................................................................G4

9. Список работ по тема диссертации........................................................... 66

Введение

Предлагаемая диссертация, представленная в виде научного доклада, посвящена разработке методологии, моделей и программных комплексов оптимапьного текущего планирования для вертикально-интегрированных нефтяных компаний.

Отличительной особенностью работы является разработка комплексного подхода (от формулировки практически значимых оптимизационных задач до регламента инспекции модели) к созданию оптимальных систем текущего планирования, которые позволили не только решать оптимальные задачи, но и успешно эксплуатировать разработанные системы в крупнейших отечественных нефтяных компаниях.

Диссертация изложена в шести главах и в заключение даны выводы и список трудов автора. Постановка задачи централизованного планирования деятельности НК дана в Главе I. Исключительная сложность задачи моделирования НК потребовала проведения ее декомпозиции на три последовательные оптимизационные задачи:

- планирование размещения сырья:

- планирование переработки сырья для получения товарных нефтепродуктов,

- планирование поставки нефтепродуктов крупнооптовым потребителям, где предыдущая задача порождает недостающую информацию для последующей задачи. Предложена обшая методология реализации оптимизационных задач планирования, разработана универсальная оптимизационная среда и выявлен минимально необходимый состав информационных и функциональных подсистем. Эгот аппарат далее используется для разработки и внедрения указанных трех задач текущего планирования. Последующие три тлавы ¡(-IV посвящены каждой из этих задач, впервые реализованных в оптимизационной постановке в рамках общей плановой деятельности отечественной НК

В главе II рассматривается постановка задачи оптимального планирования размещения сырья с учетом и без учета качества нефти. Для эффективного решения задачи предложено автоматизированным способом одновременно генерировать оптимизационную модель и специализированные таблицы для получения пользовательских отчетов по результатам решения.

В главе III рассматривается задача оптимального производственного планирования. Выявляются факторы, вносящие основную погрешность в оптимизационную модель, и предлагаются эффективные способы подавления этих погрешностей, например, сочетание методов последовательной

нелинейной___аппроксимации в окрестности оптимальной точки с

использованием дополнительного аналитического описания объекта и последовательного линейного программирования. Для обеспечения актуальности оптимизационной модели сформирован набор систем информационной поддержки и поотоптимального анализа плана

В главе IV рассматривается постановка задачи оптимального планирования поставок нефтепродуктов. Для эффективного решения задачи предложено автоматизированным способом генерировать оптимизационную модель поставок, набор АРМов для удаленных терминалов и весь спектр необходимых стандартных отчетов.

В главе V сформулированы принципы поотоптимального анализа плана и разработана типовая структура программного обеспечения на основе выделения двух уровней в иерархии НК с последующей их идентификацией в терминах --.объект, компонент, свойство:». Использование свойств двойственности для задач оптимизации позволило предложить две методики объективного распределения затрат на переработку распределение затрат между товарными нефтепродуктами и распределение затрат между поставщиками нефти на процессинг.

В главе VI для целей информационной поддержки задач планирования размещения и переработки нефти впервые предложена оптимизационная постановка задачи определения качества и ценности нефти На этой основе разрабатывается ряд оригинальных практических методик для наиболее полной оценки качества нефти, потенциального содержания светлых нефтепродуктов и потребительской ценности нефти

Разработанные в диссертации методологический подход модели, методы и компьютерный инструментарий позволили реализовать весь комплекс задач текущего планирования НК.

ГЛАВА I. МЕТОДОЛОГИЯ РЕАЛИЗАЦИИ ОПТИМИЗАЦИОННЫХ ЗАДАЧ ТЕКУЩЕГО ПЛАНИРОВАНИЯ

В Плане I рассмотрена задзча централизованного планирования деятельности НК, проведена ее декомпозиция на три иерархические оптимизационные задачи. Предложена общая методология реализации оптимизационные задач планирования, ¡зыбрана оптимизационная подсистема и выявлен минимально необходимый состав функциональных подсистем. Все это в комплексе используется для разработки и внедрения трех задач текущего планирования, впервые реализованных в оптимизационной постановке в рамках общей плановой деятельности отечественной НК.

Постановка задачи планирования для нефтяной компании

Рассматривается задача планирования текущей деятельности компании, те задача управления на перспективу сырьевыми и продуктовыми потоками При этом нефтяная компания является централизованным оператором своих материальных и финансовых потоков - единым центром прибыли. Составные части компании ("источники сырья, перерабатывающие предприятия, сбытовые предприятия, средства транспортировки сырья и продукции) являются центрами затрат.

Содержательно задача планирования деятельности компании на горизонте: планирования (декада, месяц, квартал и др.) формулируется следующим образом:

- Разместить собственные дсбыааемые сырьевые ресурсы по направлениям

• на продажу (куда, сколько, каким маршрутом, по какой финансово-коммерческой схеме);

• на переработку (на собственные и/или арендуемые мощности).

- Приобрести сырьевые ресурсы (где, что, сколько) и разместить их по направлениям (перепродажа, обменные соглашения, переработка)

- Предоставить собственные мощности в аренду для переработки "давал ьческого" сырья

- Определить производственные программы переработки собственных и привлеченных ресурсов на принадлежащих компании мощностях

- Определить направления и условия поставок произведенной и приобретенной (если надо!) товарной продукции.

Все перечисленное выше сделать наиболее выюдным для компании образом, т.е. с максимально возможной прибылью.

Сформулированная таким образом задача язпяется классической задачей исследования операций, а формальными методами ее решения являются методы математическою программирования. Для реальною обьекта эта задача является задачей математического программирования (МП) большой размерности (тысячи ограничений и переменных).

Формализованная постановка задачи текущего планирования записывается стандартно следующим образом. тах Ф (х, у, Ь) , д' (X, у, Ь ) ~ О, д" ( х, у, Ь ) < О, где у - управления (потоки маршруты, режимы и т.д.);

х - "зависимые" (вычисляемые) переменные (величины выходных потоков технологических устанозок, значения качественных показателей этих потоков, скалькулированные транспортные расходы и т.д.); Ь - "возмущения" (ожидаемые уровни добычи нефти по месторождениям, потребности в той или иной продукции в регионах, временной ресурс работы технологических установок и тд.). Целевой функцией Ф а этой задаче является прибыль компании, а ограничения д', д" учитывают детально следующие факторы: емкость рынков сырья и продукции (качество, объемы, цены), инфраструктурные ограничения транспорта сырья, технологические возможности собственных производственных мощностей объекта и производственных мощностей, где принадлежащее объекту сырье размещается на переработку по "давальческой" схеме, текущие запасы сырья, полуфабрикатов и готовой продукции, логистику транспортировки готовой продукции.

Для нефтеперераоа гывающего предприятия формальная постановка задачи планирования сводится к вышеприведенной, а содержательный смысл векторов управления, возмущения и «"стояния достаточно хорошо известен.

Декомпозиция общей задачи планирования

Приведенная нами общая млтгмапнеская модель текущего плакирования должна функционировать и поддерживаться в центре управления НК. Мировая промышленная практика показала, что поддерживать и использовать в центре управления объектом, являющимся гигантской, географически распределенной многофункциональной производственно-коммерческой системой, единую модель, объединяющую в себе рынки, транспортную логистику и производственные мощности, практически невозможно. Причина указанного в том, что даже при развитой инфраструктуре и прогрессе в информационных технологиях исключительно сложно иметь персонал необходимого профессионального уровня и организовать своевременный сбор данных для ведения общей модели, а также обеспечить получение решения и его анализ в приемлемые сроки.

Декомпозиция общей задачи планирования проводится в соответствии со сложившейся функциональной структурой организации и сводится к выделению последовательности задач, где предыдущий блок задач порождает недостающую информацию для последующей задачи. Сложность моделирования каждой из задач должна быть увязана с точностью исходных данных. При этом обмен информацией между опоками должен обеспечиваться при помощи корпоративной базы данных (КБД).

В результате проведенного анализа общая задача централизованного планирования деятельности НК сведена нами к последовательному решению трех блоков задач:

- планирование размещения сырья,

- планирование переработки сырья для получения товарных нефтепродуктов;

- плакирование поставки нефтепродуктов крупнооптовым потребителям

На основе всей необходимой информации (часть ее может быть

предварительно оцеиена) находится решение задачи планирования размещения сырья. В результате будет определена величина поставок нефти на переработку.

При известной оценке потребности товарной продукции у потребителя решается задача планирования переработки сырья и определяется плановый ресурс нефтепродуктов на предстоящий период планирования.

м

Знание планового ресурса нефтепродуктов на заводах НК позволяет перейти к решению задачи планирования поставок нефтепродуктов крупнооптовым потребителям. Результатом решения является величина поставок потребителю и оценка общей прибыли НК.

Результаты расчетов проходят экспертизу. Переход к повторному циклу расчетов нроподи-гся, если результаты признаны руководстоом НК не удовлетворительными по каким-то показателям плана или произошли существенные изменения в ранее принятых исходных данных. По завершении циклов подготавливаются отчеты по планам НК дпл утверждения руководством.

Каждая из задач сформулирована нами как оптимизационная, и предложена общая методология их реализации (т.е. разработки и внедрения).

Методология реализации оптимизационных задач планирования

Нефтеперерабатывающая промышленность характеризуется широкой номенклатурой товарной продукции, большей вариативностью технологических режимов и производственных программ, существенным влиянием качества нефти на эффективность производства,

крупнотоннажностью предприятий нефтепереработки Эти обстоятельства традиционно определяют ресурсы и предпосылки оптимизации.

Проблема реализации и внедрения оптимизационной задачи планирования в промышленность вообще и в нефтяную отрасль, в частности, по нашему мнению, ставит перед разработчиком следующие три основных взаимосвязанных вопроса:

• Определение степени агрегирования модели планирования и ее основных структурных блоков;

• Определенно способа актуализации модели и представления оптимального решения;

• Выбор стратегии реализации серии прототипов модели и ее информационной поддержки в процессе внедрения.

Степень агрегирования модели определяется требуемой точностью планирования и задает, в свою очередь, требования к подготовке информации и составу информационных систем для актуализации модели

Реализация взаимоувязанней тройки показателей <степень аграирования. текущая информация, требуемая точность-* потребует разработки серии прототипов модели планирования, т.е. возникает некоторое число итераций в процедуре внедрения.

Нами сформулированы три методологических принципа разработки и внедрения оптимизационных задач планирования:

I. Требуемая точность на заданном периоде планирования определяет степень агрегирования модели планирования и ее структурных частей.

!!. Способ актуализации модели для достижения требуемой точности оптимального расчета и его представления пользователю определяет состав функциональных информационных подсистем. (Следует иметь в виду, что информационная поддержка моделей планирования во многом определяется существующей на объекте внедрения технической базой для сбора, обработки и представления информации и существующими информационными системами).

IÜ.Стратегия реализации оптимизационной задачи - это поиск эффективного соотношения между степенью агрегирования модели планирования и объемом информационной поддержки, необходимой для актуализации модели и обеспечения ее адекватности.

Методология каждого разработчика, как правило, имеет различные оттенки, но для эффективною внедрения она должна быть построена на этих трех основных принципах. Из указанных принципов вытекает следующий, предлагаемый нами, способ разработки.

Степень агрегирования

Степень агрегирования модели определяется составом и агрегированностью входящих в нее блоков, отражающих различные стадии и этапы планирования размещения нефти, переработки и поставок нефтепродуктов.

Например, для задачи текущего планирования НПЗ в результате проведенного нами анализа выделены и расположены в порядке убывания погрешности, вносимой в общую модель, пять нижеперечисленных блоков:

• качество нефти,

¡о

• первичная переработка нефти;

« операции смешения при получении полуфабрикатов и товарных нефтепродуктов,

• вторичные процессы нефтепереработки;

• энергоносители и эспомогательиые материалы;

Предполагается, что НК располагает достоверными знаниями о спросе и ценах на нефтепродукты на региональных рынках.

Для каждого из блоков установлено соответствие между способом моделирования и способом информационной поддержки так, чтобы минимизировать погрешность, вносимую этим блоком. В Главах I1--IV последовательно излагается указанный подход, примененный нами к решению задач планирования деятельности нефтяных компаний и дочерних предприятий.

Набор функциональных подсистем

Минимальный набор

При реализации оптимизационных задач планирования нами выявлен минимально необходимый состав функциональных подсистем и ж характеристик (Рис. 1.1).

Характеристика подсистем

Оптимизационная подсистема - средство решения оптимизационных задач линейного программирования (ЛП), последовательного ЛП (ПЛП), частично-целочисленного ЛП (ЧЦП). В подсистему входят такие блоки, как контроль и разработка данных, построение матрицы и современный оптимизатор-решатель. Формирование модели должно быть поддержано оптимизационной подсистемой на уровне языковых средств для создания структур типа:

Ах = 0, А(тх п),х' = , х.||

(1.1)

Ux = t,U(lxn),!' =|/,,i2,..., x<x<x;l<t<t;c' = jjc,, с,,..., cn jj; r - jjr,, r,,..., r, ]j 7, - c'x + r't -» max

и их блочного объединения со связующими ограничениями и общей целевой функцией при построении .например, многоинтервальной или даже многозаводской модели.

Нами показана важность наличия в подсистеме оптимизации языковых средств для построения и контроля балансовых уравнений по материальным потокам (матрица А) и учета характеристик при переработке или прохождении этих потоков (матрица U). К характеристикам можно отнести норму потребления вспомогательных материалов на технологической установке, тариф за транспортировку, штраф за нарушение ограничения или приоритет на поставку нефтепродукта. Некоторые коэффициенты матриц А и U могут быть переменными и соответственно возникшая нелинейность должна быть сведена к задаче ПЛП. Указанные возможности (1.1) позволили нам реализовать все три блока задач на одной оптимизационной системе RPMS (Refinery arid Petrochemical Modeling System - совместная разработка ИПУ РАН [ПЕТРОКОМ] и фирмы Воппег&Мооге из концерна Honeywell, проводившаяся с активным участием автора).

Модель текуа!его планирования (1.1) для НК может быть построена как:

• одно- и многоинтервальная (например, месячный план как объединение нескольких интервалов);

• с подключением нелинейного автономного блока дпя коррекции коэффициентов матриц А и U при решении задачи ПЛП (на каждой итерации или после нахождения оптимального решения);

• иерархическая, например, многозаводская, когда между нефтеперерабатывающими заводами возможны перекачки полуфабрикатов и имеется центр распределения.

Перечень моделей текущего планирования, реализуемых оптимизационной подсистемой приводен на Рис. 1.2.

is

Рис.1.1 Набор функциональных подсистем

Рис. 1.2 Оптимизационная подсистема и модели текущего планирования

Информационная подсистема - средство получения, хранения и представления информации:

• технического, экономического и справочного характера, достаточной для актуализации оптимизационной модели;

• о проведенных и предстоящих работах по актуализации оптимизационной модели;

• по фактической реализации оптимальных планов;

• для подготовки пользовательских отчетов по результатам решения - - задачи оптимального планирования;

Архивная подсистема - средство оперативного хранения версий моделей и результатов расчетов для обеспечения:

• многовариантных расчетов на оптимизационной модели;

• подготовки отчетов по многоинтервальному планированию;

» хранения и восстановления версий моделей;

• обмена данными между отдельными подсистемами и связи их в единый информационно-программный комплекс.

Постоптимальная подсистема - средство поддержки и анализа оптимального плана, что позволит:

• рассчитывать ТЭП плана, не включенные в оптимальную постановку, но необходимые для расчета бюджета и прибыли НК;

• реализовать методики, предусмотренные плановой дисциплиной ;

• проводить план-факт анализ для своевременной корректировки плана и (или) модели;

• вести протокол постоптимального анализа плана в оперативном режиме для лица, принимающего решение.

Отчетная подсистема - средство представления исходных данных и результатов оптимизации в отчетах следующих типов:

• стандартизованный формат для анализа результатов и сравнения вариантов плана;

• пользовательский формат (как правило, в среде электронных таблиц типа Excel) для обсуждения и утверждения планов;

• пользовательский формат для вышеуказанных подсистем;

• графический формат для схем и диаграмм.

Стратегия реализации представляет собой выбор последовательности различных версий моделей планирования, их последующую разработку, определение состава необходимых функциональных подсистем и начало эксплуатации у Пользователя Такая процедура внедрения позволяет перейти к эффективной работе с автоматизированной задачей планирования и обеспечить требуемую точное! ь моделирования на заданном периоде планирования. Число итераций (версий), как правило, не бывает меньше трех. Объясняется это тем, что реальное вхождение Пользователя в автоматизированный вариант задачи планирования должно начинаться с установки ему пилотной (т.е пробной) версии системы После этого требуются как минимум, две её модификации до окончательной версии. Ситуация аналогична экстраполяции по двум точкам (версиям)

Далее мы рассмотрим задачи

- ОПТИМАЛЬНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ РАЗМЕЩЕНИЯ СЫРЬЯ

- ОПТИМАЛЬНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВА

- ОПТИМАЛЬНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ПОСТАВОК НЕФТЕПРОДУКТОВ,

описание которых структурно типизировано в соответствии с предложенной методологией: Постановка задачи; Степень агрегирования модели; Способ актуализации модели и создания отчетов; Стратегия реализации.

ГЛАВАМ. ОПТИМАЛЬНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ РАЗМЕЩЕНИЯ СЫРЬЯ

В главе II о соответствии с разработанной общей методологией рассматривается задача оптимального планирования размещения сырья с учетом и без учета качества нефти. Для эффективного решения задачи предложено автоматизированным способом одновременно генерировать оптимизационную модель и специализированные таблицы для получения пользовательских отчетов по результатам решения.

Постановка задачи

Задача текущего планирования размещения сырья формулируется как задача МП. Ограничениями на плановом периоде являются:

технологически допустимые маршруты доставки нефти до потребителя,

допустимые мощности перерабатывающих предприятий как собственных, так и тех, где сырье размещается на прсцессинг; возможный график поставки сырья на экспорт в дальнее и ближнее зарубежье;

пропускная способность транспортных артерий, обеспечивающих доставку сырья потребителю;

договорные обязательства, включая взаимозачетные схемы и обменные соглашения

Целевая функция - максимизация прибыли, при расчете которой учитываются: контрактная цена за сырье, товарный выпуск продукции при переработке тонны сырья, затраты на транспортировку.

Затраты на транспортировку формируются в виде набора норм на тонну отправляемой и получаемой нефти. Нормы на отправляемую нефть включают величину тарифа, акциза, плата за кредит на акциз и транспорт. Нефть, пройдя по сети магистральных нефтепроводов (МН), поступает к потребителю в количестве меньшем на величину потерь я затраты на тонну .например, в порту могут включать транзит, портовые и таможенные сборы, валютную составляющую и г п.

Степень агрегирования модели

В модели для потока мефги принт следующий набор характеристик: Отправители-потребигепь: диапазон качества (плотность, содержание серы) в виде набора допустимы/ маршрутов; потери при транспортировке, список экономических пзрсг/етров транспортировки в виде норма швов на отправляемую или получаемую нефть; количество, сданное отправителем в узле учета НГДО, и количество, необходимое пофебителю; цена у отправителя и контрактная цена у получателя; стоимость процоссинга и "съем" с тонны нефти в виде оценки прибыли от продажи полученных из данной нефти нефтепродуктов. Формально эта задача может быть представлена в виде задачи (1.1)

Проиллюстрируем на простом примере эту общую формулировку задачи размещения нефти. Условия транспортировки .заданы матрицей А. Например, транспортировка сырья х, потребителю в количестве .?,<.г;, это набор уравнений; х, - х, - х, = О, хг - г*.*-, = 0; х\ - а2х\ = 0 (хч - потери и а, + эг - 1). Экономика транспортировки задается матрицей U, например, значения тарифа и„ транзита и7, акциза и т.д вычисляются как 1; = и,х,; *г -

Целевая функция записывается в виде Z = - с,х, + с2хг - f, - t2 --¡max , где с, -цена за нефть у отправителя, с- - контрактная цена получателя

Учет качества в модели размещения нефти

Задача размещения нефти обобщена нами на случай учета качества транспортируемых нефтей (плотность и содержание серы) Наличие пулинга (смешения потоков) в транспортной сети вносит в рассматриваемую модель (1.1) нелинейность. Проиллюстрируем пулингна примере узла сети (Рис. 2 1)

Рис. 2.1

Л';. - величина входного потока в узел 3 с участка V- 3 (при

моделировании потоковой схемы - неизвестная величина) л(.. - величина входного потока в узел 3 с участка С - 3

содержание серы в потоках Р-Ъ, (7-3 (при моделировании потоковой схемы -неизвестные величины) рг,рс,~ плотности нефти в потоках/'-3, (7-3 (при моделировании потоковой схемы -неизвестные величины)

.V + л, - Л^ - уравнение материального баланса узла 3

л* • 5. -5 = А" • 5 - баланс серы в узле 3 (нелинейное ограничение)

Г / О С: 3 3

х -р.-ьх -р —X -£>,. - уравнение для определения плотности потока г т о о з з

нефти, выходящею из узла 3 (нелинейное ограничение).

Наличие в потоковой модели приведенных выше нелинейных ограничений по содержанию серы и плотности при лулинге выводит общую модель из класса моделей линейного программирования и делает необходимым применение механизма "рекурсий" по содержанию серы и плотности для организации многошаговой процедуры, на каждом шаге которой решается задача линейного профаглмирозания. Механизм рекурсий заключается в следующем. На каждом шаге расчета оцениваются и фиксируются величины содержания серы и плотности во всех ограничениях, куда они входят нелинейно (см. выше). Решается задача линейного

программирования, возникшая в результате такой линеаризации. На основе полученного результата рассчитываются "новые" значения содержания серы и плотности, которые сравниваются с предшествующими оценками. Если достигнута удовлетворительная точность, то решение считается найденным. В противном случае процесс повторяется с этими "новыми" значениями содержания серы и плотности. Указанный механизм рекурсий представляет собой метод последовательного линейного программирования.

Способ актуализации модели и создания отчетов

При явной простоте постановки (модель ЯП) особенностью указанной задачи является:

• частое изменение структуры модели (появление новых перспективных направлений поставки нефти) и параметров транспортировки;

• обеспечение экспортно-импортных операций сданными из корпоративной базы данных (КБД - содержит справочники и результаты плановых расчетов и фактические данные).

Указанные факторы из-за большого объема работ не позволяют корректировать модель ЛП традиционным способом (вводить переменные задачи, присваивать им коды, добавлять или удалять уравнения и т.п.) и вопрос актуализации оптимизационной модели и создание отчетов для анализа и утверждения плана размещения нефти принимает первостепенное значение.

Нами предложен подход с разработкой двух генераторов, позволяющих по специальным простым таблицам исходных данных формировать в оптимизационной среде (например, КРМЗ):

• условия транспортной логистики в модели размещении нефти;

• структурированные таблицы с исходными данными и результатами оптимального расчета для создания пользовательских отчетов.

Исходные данные в таблицу генератора транспортной логистики могут вводиться непосредственно или поступать из КБД. После диагностики этой информации генерируется транспортная логистика в модели размещения нефти. Для завершения процедуры актуализации в модель необходимо ввести ограничения на ресурсы нефти, возможные ограничения по направлениям поставки и экономические параметры переработки нефти. Модель

подготовлена, и посг.е получения решения второй генератор формирует структурированные таблицы по исходным данным и результатам решения для подготовки специализированных отчетов для руководства НК.

После утверждения (возможно, предварительного) плана размещения нефти и наличия информации от маркетинговых служб НК по потребности рынка в нефтепродуктах возможен переход ко второму блоку задач - расчет производственной программы для собственных НПЗ НК. В результате его решения определится ресурс нефтепродуктов для подготовки плана поставок.

Стратегия реализации

Стратегия разработки и внедрения для данного класса задач должна принять во внимание следующие аспекты:

• Расчет значений тарифа и потерь при транспортировке сырья (различным транспортом - Магистральный нефтепровод, Ж.д., Водный и т.д.) потребует создания или приобретения программного обеспечения.

• Создание генератора с широкими возможностями исключительно трудоемко и потому решение вопроса о том, что будет генерироваться в модели, а что вводиться непосредственно в модель для данной внедряемой версии, и составляет основу проекта.

• Формат структурированных таблиц исходных данных и результатов зависит от разнообразия типов пользовательских отчетов, объема постоптимальных расчетов и используемого средства для подготовки отчетов. Вопрос усложняется и тем, что часть данных при подготовке отчетов должна поступать из КБД.

• Выбор Лицом, принимающим решение (ЛПР), наилучшего варианта плана размещения нефти на основе стандартных отчетов завершается подготовкой пользовательских отчетов на утверждение руководству. Наличие стандартных отчетов упрощает процедуру эксплуатации системы.

Выработка стратегии реализации модели размещения нефти и состоит в нахождении способа отображения указанных аспектов в версии для внедрения, исходя из имеющихся возможностей (опыта, времени, средств). Реализованный нами вариант структуры программного обеспечения представлен на рис. 2.2.

Рис .2.2

ГЛАВА 11!. ОПТИМАЛЬНОЕ ПРОИЗВОДСТВЕННОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ

В главе I!! в соответствии с разработанной общей методологией рассматривается задача оптимального производственного планирования. Выявляются факторы, вносящие основную погрешность в оптимизационную модель, и предлагаются эффективные способы подавления этих погрешностей, сочетающие методы последовательной нелинейной аппроксимации и последовательного линейного программирования. Для обеспечения актуальности оптимизационной модели сформирован набор систем информационной поддержки и постоптимального анализа плана.

Постановка задачи

Производства непрерывного типа вообще и НПЗ/НХК ,в частности, характеризуются: крупнотоннажностью и энергоемкостью; колебаниями свойств сырья (сырой нефти) и наличием различных режимов технологических процессов; сложной логистикой потоков и большим числом резервуарных парков(сырья, товарной продукции, полуфабрикатов); интенсивной динамикой рынков нефтепродуктов и многовариантностью производственных планов.

Задача расчета производственной программы НПЗ (горизонт планирования более декады) ставится как задача МП. При проведении расчета необходимо учитывать:

• Качество поступающих нефтей, промежуточных потоков с технологических установок, товарных нефтепродуктов (т.е. увязать качество и технологию компаундирования на производстве всех потоков от нефти до нефтепродуктов);

• Условия вход-выход технологических установок для различных видов сырья и режимов работы и сезонные нормы потребления вспомогательных материалов, энергии в диапазоне работы установки;

• Ограничения, отражающие технологию переработки, мощность и график ремонтов установок на горизонте планирования, запасы и внешнюю рыночную ситуацию К ним относятся ресурсные, ассортиментные, производственные, спецификационные ограничения и баланс потоков (объемный и весовой);

• Экономику переработки, включая стоимость всей номенклатуры потребляемого сырья, вспомогательных материалов, энергии и цена на товарные нефтепродукты. В качестве критерия оптимизации используется маржинальная прибыль (товарный выпуск продукции НПЗ минус затраты на сырье, минус условно-переменные производственные затраты). Для получения значения прибыли необходимо из маржинальной прибыли вычесть условно - посюянные затраты (см. Глава V. Полная плановая смета затрат и расче г стоимости процессинта).

Степень агрегирования модели

Формально, исходя из предлагаемой постановки, рассматриваемая задача планирования производства представлена нами в виде модели (1.1), где:

• матрица А задает коэффициенты линейных уравнений, описывающих характеристики основных ограничений и качество потоков, вход-выход технологических установок(подмодели) и условия связи между ними;

• матрица и задает коэффициенты линейных уравнений - нормы расходов вспомогательных материалов и энергии (далее нормы), необходимых для ведения технологических процессов установки(подмодели).

В целом задачу планирования производства следует отнести к классу задач МП большой размерности (несколько тысяч переменных) с нелинейными ограничениями, и для решения подобных задач в системах оптимального планирования НПЗ широко применяется рекурсивный метод ПЛП. Нелинейность ограничений связана с учетом в модели(1.1):

• качества компаундированных потоков и идущих далее на переработку или(и) в пул;

• зависимости Еыхода и норм ряда технологических установок (подмодели) на НПЗ как от количества и качества перерабатываемого сырья, так и от уровня требований к качеству продукции. Отметим, что из одного и того же сырья высококачественная продукция, как правило, получается в меньшем объеме, чем низкокачественная.

В результате ряд коэффициентов матриц А и и приходится рассматривать как функции вектора-решения задачи. Возникающая нелинейность в модели может привести также к невыпуклой задаче МП и появлению локальных оптимумов.

Сначала представим, что имеются вообще достоверные исходные данные, обеспеченные информационной поддержкой и, в частности, по нефти (см. Глава VI), и тогда указанные два фактора вносят основную погрешность с модель.

Нами предлагается для подавления этих погрешностей соответственно проводить:

• интервальную корректировку индекса свойств для компонентой,

идущих на компаундирование, » линеаризацию коэффициентов подмоделей в окрестности номинального ("базового") режима и, при необходимости, регулярно его подстраивать с использованием подмоделей «аналитического» типа.

Рассмотрим компаундирование некоторого потока. Компоненты при компаундировании потока вовлекаются в рабочем диапазоне (ограничения технологии компаундирования - технические условия или стандарт предприятия). При расчете к- показателя качества потока из-за неаддитивности определяется его индекс фк(Оч ) (см. Глава VI). Нами показано, что преобразование (?к часто можно использовать только в более узком диапазоне, чем рабочий, и особенно при компаундировании компонентов с большим разбросом показателя. Предлагается разделить рабочий диапазон на И-интервалов и в каждом интервале подобрать коэффициенты УИ, ВЬ для компонента со свойством 0к в формуле индекса грк(У|1*Ок+ВЬ) так, чтобы подавлялась ошибка расчета на этом интервале. Отметим, что нахождение коэффициентов требует большого объема лабораторных экспериментов.

Для учета влияния второго фактора можно воспользоваться подходом, позволяющим ввести в (1.1) линейную зависимость коэффициентов от указанных факторов (количество и качество сырья, качество продукции).

Пусть, например, на некоторой технологической установке выход целевого продукта хг из одной тонны сырья .г, составляет а0 для сырья с качеством Р0, и я, для сырья с качеством 1\. Тогда, считая что выход линейно зависит от качества, связь между количествами сырья и продукта можно представить как:

л-2-д-, ао-(Р- -<?) = 0 , (3.1)

где Р- текущее качество сырья, ад- константа, значение которой подсчитывае гся исходя из условия а, = а (Р - - (?). Обозначим

x-l=xr(P-q)/(Pa-q). Тогда вместо уравнения (3.1) с переменным

коэффициентом выхода целевого продукта (одна из строк матрицы А в модели (1.1)) можно записать два уравнения:

x2-ao.x,--d, а3. (/'-,/)-*, ■{!>-<!) --=<), (3.2)

коэффициенты которых постоянны на каждом шаге ПЛП, когда значение качества Р уже вычислено, а коэффициенты а„,а,,Рл,Р{ определены по фактическим данным о технологическом процессе. Таким образом, в расширенную (соотношениями (3.2)) матрицу входят постоянные коэффициенты, т.е. модель (1.1) является задачей ЛП.

В то же время указанный выше прием линеаризации коэффициентов модели в окрестности номинального режима («база»), как правило, позволяет адекватно описать отклик объекта лишь в достаточно узком диапазоне изменения количества и качества сырья, особенно если эти факторы меняются одновременно. В результате погрешность решения во всем рабочем диапазоне может быть выше допустимой1.

Нами предложен переход к использованию подмоделей «аналитического» типа, которые могут обеспечить принципиально болео точное описание отклика нелинейных объектов нефтепереработки.

Основная идея заключается в том, чтобы включить в состав исходной модели планирования в виде автономных нелинейных блоков (АНБ), "аналитические" нелинейные подмодели смешения товарных топлив и основных каталитических процессов нефтепереработки (риформинг, каталитический крекинг, гидрокрекинг и др.), после чего использовать АНБ для динамической линеаризации модели посредством коррекции ее коэффициентов периодически или после каждого шага ПЛП. Тем самым погрешность модели можно снизить до допустимого уровня на всем рабочем диапазоне, а не только в окрестности базовой точки линеаризации коэффициентов.

«Аналитические» подмодели строятся путем математического описания инженерных данных на основе фундаментальных (физико-химических, термодинамических и т.п.) закономерностей протекания процесса. Полученная

1 решение -залами ЛП, как ювесгно, не oöia.'iae'r спопетчоч непрерывной лгрисимости от параметров, поэтому даже небольшие ошибки в киэффишешах при оп.ределеняых уелечикх могут гтривестч к большим изменениям в решении,.

таким образом модель обычно описывает связь входных и выходчых переменных процесса лишь в неявной форме - как результат решения системы дифференциальных и/или алгебраических уравнений. Подключение АНБ возможно по двум схемам:

ПЛП с внутренним АНБ

• после каждого шага ПЛП в найденной оптимальной точке (количество и качество сырья) уточняется выход продукции по АНБ и при необходимости корректируется .значение "базы" в матрице ЛП. Затем проводится процедура рекурсии ПЛП и при отсутствии сходимости производится переход к следующему шагу ПЛП как показано ниже :

Схема. 1

ПЛП с внешним АНБ

* периодически после достижения сходимости ПЛП оптимальное решение и матрица ЛП фиксируются в архиве, проводится уточнение «базы» в подмоделях непосредственно в матрице ЛП, и процедура ПЛП повторяется полностью вновь. Процесс завершится, когда уточнение не требуется, т.е. погрешность в окрестности «базы» достигает допустимого уровня. В этом случае Схема 1 несколько модифицируется.

Схема 2

Последняя схема несколько проще при внедрении и использовании. На кагадом шаге имеется решение в архиве, и для дальнейшего анализа уточнение может быть нецелесообразно.

Нами предусмотрено введение штрафных переменных за отход от уточненной "базы" при возникновении проблем со сходимостью к допустимой погрешности.

Введем в последнее равенство (3.2) зкаконеопределенную переменную I = Х3 - X, и, представив Я = получим: Х3-Рд - Х^-Р = ,

*3 ~Х1 и штРаФ г в Целевой функции (1.1) для переменной I. В схеме 2

после получения решения и уточнения "базы" штраф г в целевой функции (1.1) должен расти, что поззолит управлять сходимостью.

Предлагаемый нами подход с линеаризацией и подключением АН Б мо»ю рассматривать как частный случай универсального способа последовательной аппроксимация в окрестности оптимальной точки с использованием дополнительного детального описания объекта (обобщенный АНБ) и метода ПЛП.

В общем случае АНБ может быть нелинейная функция или просто таблица типа <вход-выход>, <вход-норма> и т.п. Подобный подход применялся и для учета переменной энергетики от нагрузки на энергоемких технологических установках, когда норма потребления энергии (пар, тепло, электороэнергия) обратнопропорциональна нагрузке.

Очевидно, что реализация на производстве указанных подходов возможна только при наличии информационной поддержки для актуализации модели.

Способ актуализации модели и создания отчетов

Опыт показывает, что наиболее сложной проблемой является актуализация модели, т.е. обеспечение адекватности модели состоянию производства и внешним условиям е интерпретации служб НК .

Нами показано, что решение проблемы актуализации возможно за счет двухуровневой процедуры планирования, когда систему планирования используют две группы моделирования - на НПЗ и в плановой службе НК со следующими функциями:

• Группа моделирования на НПЗ осуществляет технологическую поддержку модели. Затем скорректированная модель поступает в НК.

• Группа моделирования в плановой службе НК уточняет ассортиментные ограничения (потребность в нефтепродуктах у крупнооптовых потребителей), цены и проводит серию расчетов производственной программы для каждого из НПЗ НК.

Нами показано, что для обеспечения корреетной поддер ш модели на нижнем уровне необходимо:

• иметь оперативные средства учета фактической деятель ^сти

• отработать процедуру ведения модели с сервисны' информационно-программным обеспечением.

Выявлен набор систем информационной поддержки < постоптимального анализа плана для задачи расчета производственной программы Рис.3.1.

Системы информационной поддержки и постоптимальнго анализа плана

Рис. 3.1

Оперативный контроль исполнения плана производства:

- система .учета фактической (суточной) работы установок. Позволгет ежесуточно отслеживать расхождение плана и факта и принимать • необходимые решения по корректировке плана и/или оптимизационной модели (см. Глава V. Табл.5.1 "План факт")

Лабораторный контроль сырья. промежуточных и товарных нефтепродуктов

- система учета качества промежуточных и товарных потоков, анализируемых лабораторно в соответствии с графиками контроля. Позволяет ежесуточно и в среднем за плановый период отслеживать качество потоков и расхождение его с расчетным для потоков в RPMS-модели. (см. Глава V. Табл.5.1 "Ходовой контроль", "ПАСПОРТ")

Многопсриодное плакирование операций смешения топлив и масел

- система по оперативному расчету оптимального рецепта смешения компонент для приготовления топлив и масел. При расчете учитывается логистика, качество потоков, состояние резервуарного парка и плановый рецепт с RPMS. Позволяет обеспечить эффективную реализацию в "среднем" оптимальных плановых рецептов, полученных на RPMS-модели.(Система BLEND - совместная разработка ИПУ РАН [ПЕТРОКОМ] фирмы ВоппегШооге из концерна Honeywell, проводившаяся с участием автора. Взаимодействует с системами "Ходовой контроль", "ПАСПОРТ")

Расчет полных затрат, затрат на единицу продукции и с "давальцами" на основе результатов оптимизации.

- система "Смета затрат" по расчету полных затрат для реализации оптимального плана (условно-переменные затраты учитываются в оптимизационной модели, а условно-постоянные поступают от экономистов Цехов). Позволяет эффективно контролировать экономическую информацию в модели планирования, иметь значение полных затрат ii единицы каждой товарной позиции в оптимальном плане, определить способ расчета с "давальцами" сырья(см. Глава V. "Смета затрат", затраты на единицу продукции и расчет с"даоальцзми");

Моделирование нелинейных процессов и оценка качества.

- система по детальному моделированию конверсионных процессов v оценке качества на основе корреляционных зависимостей, за счет взаимосвязи моделирующих блоков с системой "Ходовой контроль" Позволяет уточнить отборы для линеаризованных моделей i'

з<

обеспечить расчет качества потеков по косвенным показателям как в моделирующей системе, так и при лабораторном контроле.

Ведение архивов по исходным данным модели и результатам расчета.

- система ведения архиза по вариантам исходных данных, модификациям модели и получаемым решениям. Является средством для оперативного сохранения, восстановления и просмотра различных версий модели. Позволяет обеспечить обмен моделями, решениями и выходными документами пользователей и тем самым связать их в единый информационно- программный комплекс.

Анализ вариантов оптимального плана.

- система по ведению БД для последующего их анализа с различной детализацией и ретроспективой. Возможность получения обобщенного плана для НК и детализации плана по НПЗ, входящим в Н!(. Позволяет упростить руководству процедуру выбора наилучшего плана и направить оптимальное решение в КБД для последующего использования с применение современной технологии анализа данных (типа OLAP).

Генератор одно- и многолериодных отчетов, графических схем

- система по подготовке как стандартных, так и специализированных отчетов в среде электронных таблиц типа Ехсе!. Специализированные отчеты разрабатываются непосредственно пользователем для оптимизационной системы и вышеуказанных подсистем. Предусмотрена работа с графическими средствами типа VISIO для выдача потоковых схем НПЗ.

Нами предложена процедура поддержки модели в виде набора регламентных работ по es корректировке с использованием рассмотренного информационно-программного комплекса.

В Глазе V предложен способ построения ряда указанных выше подсистем для постоптимального анализа плана. В Главе VI подробно рассматриваются подходы к оценке качества и ценности перерабатываемой нефти.

Стратегия реализации

Нами предложена и апробирована на нескольких "площадках" следующая стратегия разработки и внедрения данного класса задач :

Обследование производства для создания модели планирования. (Формируются две группы моделирования - в НК и на дочернем НПЗ. Обследование проводится совместно с членами-групп, и в дальнейшем эта группа будет самостоятельно проводить экспресс-обследования для инспекции модели при ее актуализации).

Пилотная версия модели создается по результатам обследования.

Пилотная версия модели отражает существующую процедуру планирования с просчетом показателей качества потоков и компаундированием товарных нефтепродуктов

Обучение групп в два отапа - на первом этапе практический курс по основам работы с системой, а на втором - закрепление навыков при непосредственной работе с пилотной версией модели планирования.

Опытно-промышленная эксплуатация пилотной версии модели проводится группами моделирования в НКи на дочернем НПЗ.

В период опытно-промышленной эксплуатации модель настраивается по блокам в последовательности убывания погрешности: качество нефти; первичная переработка нефти; операции смешения при получении полуфабрикатов и товарных нефтепродуктов; вторичные процессы нефтепереработки; энергия, вспомогательные материалы и производства. Предполагается, что достоверная оценка спроса и цен на нефтепродукты дается в НК. По результатам работы с моделью совместно с членами группы подготавливается документация по способу настройки блоков модели, и

утверждаются варианты пользовательских отчетов.

/

В результате возникает адекватная модель производственного планирования, набор пользовательских отчетов и регламент работы с системой. Регламент

Промышленная эксплуатация модели производственного планирования состоит в переходе в НК к способу подготовки оптимального плана в соответствии с регламентом.

О результате расчета оптимального плана производства определены ресурсы нефтепродуктов. Далее НК должна распределить этот ресурс и имеющиеся остатки нефтепродуктов с помощью оптимизационной системы планирования поставок, что рассмотрено о следующей главе.

ГЛАВА IV. ОПТИМАЛЬНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ПОСТАВОК НЕФТЕПРОДУКТОВ

В главе IV в соответствии с разработанной общей методологией рассматривается задача оптимального планирования поставок нефтепродуктов, где для ее эффективного решения предлагается автоматизированным способом генерировать оптимизационную модоль поставок, набор АРМов для удаленных терминалов и весь спектр необходимых стандартных отчетов.

Постановка задачи

НК располагает ресурсом нефтепродуктов (т.е. производственные программы собственных НПЗ, "процессинг" и привлеченные ресурсы) и набором заявок от потребителей нефтепродуктов. Заявки на нефтепродукты на плановый период формируются к региональных сбытовых предприятиях, исходя из договоров с оптовыми покупателями, заключенных НК в предшествующие периоды.

Проведенный нами анализ выявил, что повышение качества планирования сбытовой деятельности НК связано с решением следующих задач:

- текущий маркетинговый анализ ситуации на рынке региональных сбытовых предприятий и сбор заявок на поставку нефтепродуктов с возможными вариантами способа их доставки в данный регион и соотношения <объем поставки, цена> по каждому нефтепродукту;

- расчет оптимального плана поставок собственных нефтепродуктов с учетом плана производства нефтепродуктов, наличия нераспределенного ресурса прошедших периодов, вариантов закупки сторонних нефтепродуктов, имеющихся заявок и широкого спектра ограничений материального и финансового характера с различным -Типом оплаты и приоритетом на выполнение этих ограничений;

- подготовка данных для анализа и оценки альтернативных вариантов распределения нефтепродуктов (закупленных, либо принятых на комиссию у сторонних контрагентов, обменные соглашения);

- проведение оперативного анализа и поддержка принятия решений по корректировке поставок и производства нефтепродуктов в процессе исполнения утвержденных планов □ зависимости от изменения рыночной конъюнктуры и нештатных ситуаций на разных стадиях производственного цикла в НК.

Указанный комплекс задач взаимосвязан, и ядром является задача оптимизации плана поставок НК. Задача состоит в таком распределении имеющегося ресурса нефтепродуктов по поступившим заявкам, при котором максимизируется прибыль НК и удовлетворяются заданные ограничения материального и финансового характера.

Степень агрегирования модели

При построении модели планирования поставок нами приняты следующие положения:

- по каждому производителю вводится набор ресурсов, цены по ним, существующие варианты поставок потребителям, допустимые объемы поставок, тип поставки, набор способов доставки нефтепродуктов (н/п) к потребителям с указанием вида транспорта и величины тарифа.; по каждому потребителю вводится набор потребляемых, ресурсов, допустимые объемы потребления, цены поставок, ограничения на группу поставок в объемном и денежном выражениях;

определены штрафные переменные для обеспечения совместности оптимизационной задачи и возможности задания приоритетов на выполнение ограничений и привилегированности различных форм оплаты.

Задача планирования поставок сведена нами к виду (1.1), где:

• Условия поставки ресурсов нефтепродуктов от производителя к потребителю задаются матрицей А и ограничениями (*,*).

• Экономика поставки, включая тарифы, дифференцированные цены по типам оплаты и обьему поставки, определяется матрицей и и бюджетными ограничениями (/,г).

« Целевая функция максимизирует прибыль НК с учетом приоритетов (вектор г') на выполнение материальных (д,.*) и бюджетных ограничений (/,;).

Результатами расчета являются: баланс распределения нефтепродуктов; коммерческие цены продаж по регионам; задания сбытовым предприятиям на реализацию нефтепродуктов и на перечисление средств в НК.

Способ актуализации модели и создания отчетов

Большой объем изменений, исходной информации при быстро меняющейся ситуации внутри НК и вовне (что отражает реальность) делает традиционный способ построения и поддержки оптимизационной модели практически невозможным.

Нами предложено комплексное решение задачи планирования поставок. Основной подход состоит в создании автоматизированной системы, включающей:

- АРМ - потребителя с удаленным терминалом (обеспечивает ведение информации в локальной БД и операции зкспорта\имгюрта);

- АРМ - поставщика с терминалом внутри НК ;

- генератор оптимизационной модели плана поставок НК;

-• средства ведения информации в локальных БД и взаимосвязи их с корпоративной БД (как исходной - различные справочники, ресурсы, тарифы, договора, заявки, типы оплаты, обменные соглашения , характеристики терминалов, способы доставки и т.п., так и результаты вариантных расчетов и итоговые документы);

- генератор стандартных отчетов и средства- подготовки пользовательских отчетов;

В результате - актуализация модели и расчет плана поставок проходит практически одновременно и по следующей схеме:

• На удаленных терминалах (например, на региональных сбытовых предприятиях) проводится сбор и подготовка в формате АРМ -потребителя заявок на поставку и транспортировку нефтепродуктов с указанием всех необходимых характеристик.

• После ввода и контроля данных по заявкам они поступают в виде архивного файла по сети о БД системы для их автоматизированного ввода.

о По завершении ввода заявок от всех терминалов-потребителей в БД системы информация запрашивается в АРМ - поставщика, где формируется потребность в выработке нефтепродуктов по НПЗ.

• Полученная потребность по каждому НПЗ в качестве ассортиментного ограничения поступает в модель планирования производства.

• Результат расчета производственной программы по каждому НПЗ с учетом нераспределенного остатка определяет ресурс по нефтепродуктам и поступает в АРМ - поставщика и далее в БД системы.

• Автоматически формируется актуализированная модель на основе исходной информации в БД системы и КБД с протоколом контроля исходных данных, и сразу рассчитывается оптимальный план поставок нефтепродуктов.

» Результаты расчета выдаются в виде стандартных отчетов для анализа корректности и финансовой эффективности плана поставок. Возможна модификация модели за счет изменения ограничений, приоритетов на них и даже включение процедуры пересмотра цен и ресурсов с последующим повтором вариантных расчетов.

• После завершения расчетов на основе информации в БД системы и в КБД с помощью специализированных программных средств подготавливаются пользовательские отчеты для утверяедения руководством НК, а также файлы для передачи результатов планирования по терминалам на АРМ - потребителя.

Схема работы реализована в системе, представленной на оис.5.1

Рис. 5.1

Стратегия реализации

Стратегия разработки и внедрения для данного класса задач должна принять во внимание следующие аспекты:

• Расчет значений тарифа при транспортировке нефтепродуктов (различным транспортом - Нефтепродуктопровод, Ж.д.. Водный, и т.д.) потребует создания или приобретения прог раммного обеспечения с обновляемой БД.

» Ввод данных непосредственно в оптимизационную модель невозможен (это повлечет за собой проблемы плохо контролируемых ошибок) и потому, создание генератора модели с широкими возможностями при получении

исходных данных из БД (БД системы и КБД) и состгзпяет основную трудоемкость работы над проектом.

• Создание АРМ (Поставщика и Потребителя) и ядра си-темы (генераторов модели и стандартных отчетов) должно проходить пграллельно, т.к. при внедрении их на удаленных терминалах могут возник-уть непредвиденные трудности.

• Возникающее разнообразие типов пользовательских отчетов и их взаимосвязь с БД (БД системы и КБД) должно контролироваться на всех стадиях реализации проекта. Пользовательские отчеты, как правило, снабжены большим объемом постоптимальных расчетов и дополнительные данные для них должны находиться в БД. Указанные факторы могут существенно сказаться на сроках исполнения проекта.

• Непосредственно в систему для ППР должна быть введена процедура, отслеживающая состояние подготовки данных для оптимизационного расчета на текущий плановый период (например, какие терминалы прислали заявки, имеются ли для них договоры и т.п. - своего рода наблюдатель со встроенным регламентом).

Выработка стратегии реализации проекта и состоит в нахождении способа отображения указанных аспектов в версии для внедрения, исходя лз имеющихся возможностей (опыта, времени, средств).

ГЛАВА V. ПОСТОПТИМАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПЛАНА

В главе V. сформулированы принципы постоптимального анализа плана, и разработана типовая структура программного обеспечения на основе выделения двух уровней в иерархия НК с последующей их идентификацией. Предложены две методики объективного распределения затрет на реализацию оптимального плана переработки: между товарными нефтепродуктами и между поставщиками нефти на процессннг за счет использования свойств двойственности для задач оптимизации.

Постановка задачи

Процесс получения и утверждения плана включает сравнение различных вариантов решений и анализ чувствительности решения к изменению тех или иных параметров в оптимизационной модели. В соответствии с утвержденной дисциплиной подготовки текущего плана в НК, после того, как принят план размещения нефти, производства и поставок нефтепродуктов в планово-бюджетных службах НК проводится большой объем расчетов (Разработка плана) с целью получения различных технико-экономических параметров (ТЭП) плана.

Разработка плана включает:

• расчет ТЭП по ранее утвержденным методикам (например, после расчета полных затрат используются эвристические приемы для деления их по "давальцам" нефти и определения себестоимости единицы продукции);

* отслеживание в НК реализации плана (план-факт анализ).

Расчет набора ТЭП планируемой деятельности проводится для различных иерархических уровней НК. При этом ТЭП для НК рассчитываются на основе значений ТЭП дочерних предприятий (ЦП),а ТЭП для ДП, в частности НПЗ, формируются из ТЭП цехов. Это указывает на декомпозицию многоуровневой иерархии на серию двухуровневых - для проведения расчетов

Развитие ситуации внутри и вне НК (например, перемены с поставками нефти по магистральным нефтепроводам, состоянием установок на производстве и качеством потоков, потребностью в нефтепродуктах на региональных рынках)

требует отслеживания фактической реализации плана и своевременной реакции на нее в виде пересмотра плана. Отметим, что отслеживание факта реально проводится тоже только в двухуровневой иерархии.

Применение оптимизационной системы при получении плана потребовало от нас создания новых подходов для процедур Разработки плана под общим названием Постоптимальный анализ плана. Новые подходы включают разработку типовых программных средств и создание методик распределения затрат, учитывающих свойство двойственности для задач оптимизации.

Типовая структура программных средств

Типовая структура должна учитывать тот факт, что часть данных и оптимальное решение в формате плана, необходимые для постоптимальных расчетов уже находятся в оптимизационной системе. Например, при создании моделей условно-переменная часть затрат непосредственно включается в оптимизационную модель, а условно - постоянные затраты не влияют на результаты оптимизации. Для получения полной плановой сметы затрат (Смета затрат) необходимо суммировать указанные выше затраты в соответствующих статьях, что позволяет далее рассчитать бюджет и в итоге прибыль НК.

Суть подхода при создании типовой структуры программного обеспечения состоит в тем, что постоптимальные расчеты проводятся каждый раз только для двух взаимосвязанных иерархических уровней - ОБЪЕКТ и его КОМПОНЕНТ для которых задают :

• Структурную взаимосвязь этих иерархических уровней (Верхний уровень -ОБЪЕКТ и нижний уровень - КОМПОНЕНТ или их набор);

• Свойства нижнего уровня (КОМПОНЕНТ характеризуется набором показателей и этот набор есть СВОЙСТВО данного КОМПОНЕНТА).

В качестве примера реализуем в этих терминах расчет Сметы затрат для НПЗ:

ОБЪЕКТ - Цех; КОМПОНЕНТ - Установка конкретного цеха или сам Цех (Вспомогательное производство). СВОЙСТВА - Наборы элементов затрат,

разделенные на две группы <Переменные, Постоянные:- в денежном и натуральном выражении и отнесенные на КОМПОНЕНТ. Списки Цехов, Установок, Свойств (Наборы элементов затрат) и их взаимосвязь для данного НПЗ указывается в БД

Текущий расчет Отлеты затрат для НПЗ при таком подходе сводится к заполнению таблиц в формате СВОЙСТВ КОМПОНЕНТОВ по двум указанным группам для каждой Установки: <Переменные> затраты вместе с планом импортируются из оптимизационной системы; <Постоянные> - от экономистов Цехов. После необходимых настроек переход к суммированию по всем элементам затрат позволяет получить полную плановую смету затрат.

При формировании подсистемы План-факт анализа необходимо перечень СВОЙСТВ Установки (КОМПОНЕНТ) интерпретировать как набор ее входов и выходов, а группы определят декадный план и факт.

Очевидно, что любая общая иерархическая структура, в частности структура НК, может быть представлена в виде серии двухуровневых структур. Таким образом, при определении подсистемы постоптимальных расчетов задается тройка ОБЪЕКТ, КОМПОНЕНТ, СВОЙСТВО>, и формируется БД под структуру взаимосвязи уровней ОБЪЕКТ - КОМПОНЕНТ и СВОЙСТВО компонентов. В качестве примера в таблице 5.1 приведены подсистемы для постоптимальных расчетов, структурированные в указанных терминах и практически все реализованные.

Таблица 5.1. Подсистемы для по<

ютоптимальных расчетов

Подсистема постоптимального анализа ОБЬЕКТ КОМПОНЕНТ СВОЙСТВА (КОМПОНЕНТА)

Бюджет НК НК Дочернее предприятие (ДП) в НК Набор статей бюджета для компонента

Смета затрат ДП (Например, НПЗ) Цех № Устанозка Цеха № или сам Цех № (например, Цех -«вспомогательное производство» Набор элементов затрат компонента по двум группам в денежном и натуральном выражении

"Ходовой контроль" Фактическое качество промежуточных потоков на НПЗ плановое качество из опт. системы Установка № (резервуар №) Поток установки № Набор показателей качества с указанием нормативных значений (Стандарты)и набором параметров. Параметры -место, время, способ отбора пробы

•ПАСПОРТ" фактический контроль качества товарных потоков на НПЗ планозое качество из опт. Системы Резервуар товарного цеха Поток товарной продукции ГОСТ и Технические условия на товарную продукцию

"План-факт" - плановые и фактические выходы с установок на НПЗ Цех № Установка Цеха N° Набор входов и выходов на установке №

"ЭКОЛОГИЯ" /Пример того, что предлагаемый подход может быть использован и в более широком аспекте/ Санитарная гигиеническая зона Состояние среды в точка отбора пробы (среда - воздух, стоячая или оборотная вода и ез какой точке отбирается проба) Набор нормативов для состояния среды в точке отбора пробы

"План-факт"сбыт НК плановые и фактические поставки н/п с ТУ НК Территориальное управление (ТУ) а НК Набор поставляемых н/п с ТУ(Ксмпонента) по даум группам в натуральном и денежном выражении

Затрать; на производство единицы товарной продукции

В настоящее время действует отраслевая методика по определению себестоимости нефтепродуктов на уровне НК. В методике НПЗ рассматривается как один передел, на котором из нефти получают весь ассортимент готовых нефтепродуктов, отвечающих по своему качеству всем требованиям государственных стандартов(ГОСТов) и технических условий. При этом все нефтепродукты условно делятся на основные и попутные, для которых НК предлагается эвристически из некоторого определенного методикой диапазона задать коэффициенты распределения затрат для расчета себестоимости.

Переход к оптимизационным моделям текущего планирования позволил нам отказаться от эвристики и предложить объективный способ расчета затрат на производство единицы товарной продукции, непосредственно следующий из принципа двойственности задач ЛП. Рассмотрим этот способ.

Пусть в результате решения оптимизационной задачи (1 1) найден оптимальный план - т" из и товарных продуктов Определены значения двойственны* оценок - а для ошимального плана .с" и общие затраты - Ла (условно-переменные и постоянные из Сметы затрат). Введем значение приведенных затрат для единицы /-ой товарной продукции в виде

если г -Л' > О

' ~ 1

[ 0, если с < О

и коэффициент Л „-- к„ / Уд-* • г1 , где I' - группа всех п товарных продуктов

Тогда затраты на производство единицы г- товарной продукции равны е - /, с- г, , где ! е и соответственно V с . / _ .

1С-/

Отметим, что случай г - 0 может указывать на возможную "патологию" в оптимизационной модели или демпинговые цены. При отсутствии ассортиментных ограничений (частный случай, все </, =-0) получим

'■ - д о1Xс' 'л'"- с- ~ ^ с'

Значение Ла< 1, если прибыль больше нуля и Л'„ условно-переменные затрать! из оптимизационной задачи

В случае, когда из общей суммы затрат может быть выделена часть, относящаяся только к одному товарному продукту или к их группе (например,

для всех групп / = 0,1,2.....к имеем Я ' -затраты / - группы, куда входят ]' -

товарных продуктов), то формула для с, модифицируется следующим образом:

е, --=<;■ (5.1)

где ; Л-1-- Л'/ Ул . /"0,1,2,.. ,к; И - У Л-' и соответственно

( 1,.' е /' ¡'г ^

■ < =

При многоинтервальном планировании полученная формула затрат на единицу товарной продукции легко обобщается линейной суперпозицией этих затрат.

Например, дано Ь плановых периодов Выход < - товарной продукции в /периоде - х', и затраты - е,. Тогда:

где У Г„ -- 1 и V,,, -- с. IVс,

Предлагаемый автоматизированный способ формирования затрат и новый методический подход к калькулированию себестоимости продукции переработки нефти позволяет перейти к определению

стоимости услуг по переработке давапьческой нефти (стоимость процессинга).

Расчет с "давальцами" за поставляемую нефть.

В существующей схеме хозяйственных взаимоотношений НК заключает договор с нефтеперерабатывающем предприятием на услуги по переработки давальческой сырья(нефти, конденсата) для получения определенного ассортимента нефтепродуктов п объемах, предусмотренных договором. Структура и объемы производства нефтепродуктов, предусмотренные договором, были определены га результате решения оптимизационных задач текущего планирования размещения нефти, производства и поставок нефтепродуктов.

Оплата услуг по переработке давальческой нефти может производиться денежными средствами, частью нефти поставляемой на переработку на НПЗ. товарными нефтепродуктами

Действующие Методические рекомендации по определению стоимости процессинга правильно исходят из условия, что затраты на переработку нефти(как давальческой, так и покупной) определяются по полной схеме ее переработки (Смета затрат). Однако разделение затрат по давальцам проводится чисто эвристически - пропорционально стоимости согласованного ассортимента за поставляемую нефть, что отражает только конъюнктуру рынка, а не специфику переработки.

Рассмотрим вариант переработки давалоческого сырья, когда за всю поставляемую нефть "давалец" получает соответствующее количество нефтепродуктов. Требуется определить стоимость процессинга при получении "давальцем" согласованного ассортимента товарных нефтепродуктов. Случай, когда количество нефти превышает количество отдаваемых "давальцу'' нефтепродуктов, может быть легко сведен к предыдущему путем продажи части нефти по рыночной цене. В этих условиях задача расчета стоимости процессинга сводится к следующей формальной постановке: Имеется л "давальцев" и они поставляют всю нефть на переработку. Каждый из них приносит определенную нефть (пли несколько) J^ в количестве х1к, где /тип нефти, "Давалец" просит за свою нефть некоторый ассортимент /*, где х№ -количество /-го нефтепродукта от к-го "давальца" и

Требуется определить, как разделить затраты на переработку всех нефтей между "давальцами" при условии, что будут удовлетворены основные пункты договора с "давальцем" Отметим, что расчет всех затрат для требуемого ассортимента "давальца" позволит оценить выгодность предлагаемого договора

Наиболее простой и естественный вариант разнесения затрат - это пропорциональный количеству предлагаемой нефти на переработку каждым "давальцем". Но такой подход не учитывает ценность нефти (качество, например, потенциал светлых нефтепродуктов), ассортимент получаемых нефтепродуктов и их ценность в оптимальном плане.

Нами предлагается ввести для "давальца" обобщенную оценку количества бесприбыльной продукции за поставляемую нефть и использовать ее для деления общих затрат на переработку.

Сформируем оценку количества бесприбыльной продукции, используя приведенный выше алгоритм расчета затрат и свойство двойственности оптимизационной задачи.

Пусть х1к - количество /-го н/п, идущее к-му "давальцу", где /' из набора /к;

Хд - количество /-ой нефти, поставляемое /о-ым "давальцем", где / из набора

С, - цена/-ой нефти при получении оптимального плана;

б, - теневая цена (двойственная оценка) /-ой нефти из оптимального плана.

Введем следующие показатели для каждого к-го "давальца": = - оценка затрат на производство требуемого

ассортимента, где е1 по формуле (5.1) О, = " оценка стоимости нефти, при которой переработка

каждой следующей тонны нефти убыточна. Л"» ~ " количество нефти, поставленной к-ым "давальцем".

Напомним, что из условия задачи хк = •

Тогда оценка количества бесприбыльной продукции для к-го 'давальца" следующая:

Уу= хк(Ик/Ск)

Теперь, исходя из оценок Ук, определяются весовые коэффициенты для деления затрат:

= п / Ег*

При стоимости процессинга всей нефти Пр процессинг каждого к-го "давальца" при переработке нефти хк: Прк = ^ Пр .

Глава VI. ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ПЛАНИРОВАНИЯ РАЗМЕЩЕНИЯ И ПЕРЕРАБОТКИ НЕФТИ

В главе VI для целей информационной поддержки задач планирования размещения и переработки нефти рассматривается ряд предложенных оригинальных практических методик: наиболее полной оценки качества нефти; определение потенциального содержания светлых нефтепродуктов; определение потребительской ценности нефти, основанных ^а решении специализированных оптимизационных задач и ведении информационных БД по качеству нефти.

В соответствии с рассмотренным ранее основной задачей НК является эффективная переработка нефти, продажа сырой нефти и нефтепродуктов потребителю. Нефть поступает к потребителям по территории России и СНГ по магистральным нефтепроводам (МП), что является самым дешевым способом транспортировки. Значительные расстояния транспортировки (часто расстояние превышает 3000 км) и разветвленность системы приводят к тому, что нефть разных месторождений смешивается в МН, и качество этой смеси становится непостоянным. Последнее обстоятельство создает существенные проблемы, т. к. вопрос эффективной переработки нефти и продажи её во многом связан со знанием детальных свойств нефти или, по крайней мере достаточно полной их оценкой.

При продаже нефти потребителю необходимо достоверное знание потребительской ценности нефти, то есть стоимости получаемых из нее продуктов нефтепереработки, что в свою очередь требует определения физико-химических свойств, потенциального содержания нефтепродуктов в нефти (наиболее ценных и дорогих) и схемы переработки. Нефть характеризуется общими и детальными свойствами (общие - паспортные данные нефти по ГОСТ 9985, детальные - состав и свойства нефти по узким фракциям). Свойства нефти определяются экспериментально, причем, определение паспортных данных осуществляется достаточно просто, а определение детальных свойств нефти, как правило, требует больших трудозатрат и времени.

Нами предложена оригинальная практическая методика наиболее полной оценки качества и потребительской ценности нефти, основанная на решении ряда оптимизационных задач, и состоящая из:

• экспресс-оценки детальных свойств нефти;

• обобщенного экспериментально-расчетного способа определения содержания суммы светлых нефтепродуктов;

• способа формирования базы данных нефтей и моделирования условного НПЗ.

Экспресс-оценка детальных свойств нефти

Рассмотрим алгоритм экспресс-оценки детальных свойств нефти на основе общих свойств (краткая характеристика нефти - плотность, вязкость, содержание серы, парафина и т.д.), сводящийся к оптимизационной задаче линейного программирования(ЛП).

Пусть общие и детальные значения показателей качества (ПК) нефти ранее введены в БД нефтей, например в систему АОЕРТ(система разработки данных анализов данных по нефти с использованием корреляционных зависимостей и ведение БД - разработка автора для ВНИИНП) или более современную систему - ASSAY 2000, тогда экспресс-оценка детальных ПК Для всех Ьых

фракций образца нефти сводится к следующей последовательности действий: I. Решить задачу наилучшего приближения:

minify!

к

= = (6.1) к ; <? (QoJ

где О, - /(-показатель качества /-ой нефти по паспортным данным;

Оо - /г-показатель качества образца нефти по паспортным данным; - невязка по к- показателю качества для образца нефти;

Лк ~ весовые коэффициенты, отражающие приоритеты на подавление

невязки хI - доля /'-нефти из БД;

(¡>к - индекс от О" - показателя качества или сам показатель качества, если показатель качества аддитивен (например, показатель качества нефти - температура застывания - Т,ас, а индекс от температуры застывания - <;>(1ЭС) " ехр(0,03 1зэс).

Отметим, что в случае определения незддитивных показателей качества нефти, таких как температуры вспышки, застывания, помутнения, а также высоты некоптящего пламени, вязкости и анилиновой точки, используются

индексы свойств 1рк(Ок), позволяющие перейти к аддитивной зависимости.

В результате решения (6.1) будет найден ассортимент Г нефтей у.', где х,'-доля и £х,'= 1 для i е !*.

II. Осуществить смешение / -нефтей в долях х', т.е. оценить качество образца нефти по уравнениям:

, (6.2)

V¿ el'

1>,У(, (6.3)

Vie/'

где x0¡, Q<3jk - доля и «--показатель качества /-фракции образца нефти, х,,, Стк -доля и ^-показатель качества /-фракции /-нефти из БД. Таким образом по значениям {х0, Q0k} для исследуемого образца нефти будут оценены детальные характеристики нефти по j фракциям { xoj, QC|k }, необходимые, в частности, для задачи планирования.

. Известно, что задача (6.1) с модульным критерием сводится к задаче ЯП вида (1.1), а задача смешения нефтей (в.2) и (6.3) может бьль реализована в системе ASSAY 2000.

В случае, когда дополнительно известен фракционный состав нефти (т.е. дана доля - х,_,. - истинная темпяратупз кипения, но не известно ее качество), тс расчет (6.2) не проводится, но необходима нормировка по показателям "плотность" и "содержание серы'для j-x фракций образца нефти, т.е. по результатам расчетов (6.3) корректируются значения Qgj так, чтобы

выполнялись два уравнения: X^oyQo-= Qo Для показателей качества

J

- плотность и содержание серы.

Возможны различные модификации (6.1, 6.2 и 6.3) как в части ограничений, так и детализации переменных. Важный моментом является наличие БД, возможность перехода к виду (1.1) и обеспечение расчета показателей качества (ПК) для смеси нефтей (т.е. смешение с расчетом ПК узких фракций смеси нефтей по ПК узких фракций компонентов смеси).

Обобщение экспериментально-расчетного способа

определения суммы светлых нефтепродуктов

В настоящее время практически на всех российских НПЗ в виде отраслевой методики используется способ экспериментально-расчетного определения потенциала суммы светлых нефтепродуктов (полупродуктов) с учетом ассортимента.

Сущность метода состоит в разгонке нефти в лаборатории на узкие фракции, в их последующем компаундировании в балансовом соотношении, определении физико-химических показателей полученных смесей и расчете суммарного потенциала светлых нефтепродуктов по предложенным формулам.

Формулы получены с помощью специальной техники выбора наилучшего "раскроя" нефти только для трех основных вариантов работы установок первичной переработки нефти и трех анализируемых полупродуктов: [Бензин, Дизельное топливо летнее; Бензин, Керосин, Дизельное топливо летнее; Бензин, Дизельное топливо летнее и зимнее].

Нами предложено обобщение указанной отраслевой методики в виде задачи ЛП. Переход к формальной схеме построения матрицы граничных вариантов на основе лабораторного компаундирования узких фракций нефти снимает ограничения на количество вариантов, и анализируемых полупродуктов.

Проиллюстрируем это на примере получения двух полупродуктов [Бензин, Дизельное топливо летнее], используя правила обозначения из отраслевой методики.

Пусть в результате лабораторного эксперимента найдено, что после компаундирования узких фракций максимальное количество бензина - П5 (Потенциал бензина) и некоторая часть, оставшихся фракций нефти, соответствующая качеству второго полупродукта после компаундирования равна Ф^ц, (Фракция дизельного летнего после выделения из нефти потенциала бензина П5). Если поменять порядок получения полупродуктов из набора узких фракций и сначала компаундировать максимальное количество дизельного летнего - Пд, , то часть оставшихся фракций даст бензин - . Отметим, что наборы узких фракций, образующие ПБ, Пдп, Фьдл, ФАП,г, нз пересекаются и компаундирование их проводится с учетом показателей качества этих полупродуктов.

В результате лабораторных экспериментов полу-е-ю 1=2 полупродуктов При наличии БД детальных свойств образцов нефти процедура лабораторного компаундирования [.-полупродуктов, начиная с г-полупродукта, сзодигся к следующей задаче ЛП:

Е * оЛ I *оУ Юо.) / (Ом) I 4} • ■ [, (6,4)

где у; - и-набор /-узких фракций для компаундирования ^полупродуктов, те. в результате решения будет выбран такой 1'-набор узких фракций, который даст максимальный выход г-полупродукта и по всем 1_ -полупродуктам будут выполнены ограничения по показателям качества. Для рассмотренного примера двух полупродуктов задача ЛП (6.4) должна быть решена дважды для г - 1 (Б) и г - 2 (ДЛ). В результате получим указанные два граничных варианта выходов полупродуктов -- < Пь, ФБМ > •< Пдд, Ф^ >.

Задача максимизации суммы светлых нефтепродуктов, когда заданы граничные варианты для двух полупродуктов, следующая:

Матрица граничных вариантов

Процент выхода Бензин х, | П6 |

Диз. топливо летнее х„ I |

фД"

П,1

Зодача ЛП 'I = х, + х4 ->тах х, = ПБ]л/, + Ф^'б к, = + Пд»,

1 = \Л», +

Выполнив эквивалентные преобразования, получим:

2 = ^ - с0» Хо ->тах О < Ха <1; Хс = (х, - Фш,5) / (П{- - ОллЕ);. где = Пда + Ф~Б ; с0 - (П„п + Ф""6) - (ПБ + Ф5Д11) > 0. х4 = Па„ - (ПЩ1 - ФЕд,;). х0

Задается значение требуемого выхода х, (Бензин) в интервале Ф^ щ < П5 и так как с0 > 0, то определится максимум Z (потенциальная сумма светлых 7 с учетом ассортимента) и значение выхода х,-дизельного летнего. Формулы для 2, х, и заданных х, соответствуют отраслевой методике.

Аналогично формулируется задача максимизации суммы зетлых нефтепродуктов с учетом ассортимента для 3-х и более полупродуктов

Отметим, что предлагаемый оптимизационный подход €ып реализован в оиде сиск "ПСВ - Потенциал выхода светлых нефтепродуктов" на ЭВМ серии ЕС и затем "МЦ1А -оптимальное распределение отборов топливных дистиллятов" , ьа PC IBM с введением q rio свойствам нефтей и результатам оптимизации Эти системы были внедрены н?посрсдсг.<ннс автором с 84г. по 91г. на многих НПЗ СССР и во ВНИИ НЛ Система МИДИА показала 10Ю высокую эффективность и обеспечивала следующие функции

• ведение БД по свойствам нафтен в объеме отраслевой методики,

• расчет потенциала суммы светлых нефтепродуктов с учетом ассортимента,

• расчет производственной прегоаммы по установкам первичной переработки нефти с учетом ее качества, технологических ограничений и величины потерь,

• оценка качества работы установок первичной переработки по показателям отбора от потенциального содержания в нефти светлых нефтепродуктов;

• моделирование вариации ассортимента, качества и количества нефтепродуктов при лерзичнои переработке нефти,

автоматизированный контроль данных на наличие допустимого решения оглитл'ззционней задач/., подготовка отчетов по плану и факту работы первичных установок

В соответствии с практикой планирования на НПЗ России для каждой установки первичной переработки нефти задается коэффициент отбора суммы светлых нефтепродуктов от потенциала светлых (потенциальной суммы светлых с учетом ассортимента). В связи с этим для оценки качества фактической работы установок первичной переработки важно знать значение потенциала светлых в перерабатываемой нефти. Предлагаемый формализованный подход решает оту задачу.

Нами показано, что при наличии детальных данных по свойствам неф™ в БД можно предложить следующую чисто расчетную процедуру для реализации отраслевой методики.

• экспериментальную часть отраслевой методики смоделировать на системе ASSAY 2000 (или ADEPT) подбором вариашов компаундирования полупродуктов или последовательно решить ;адачу

(6 4) для всех полупродуктов и тем самым сзссгзнозить матрицу гоани-чньх вариантов

• расчетную часть отраслевой методики реализовать с помоьцью задачи ЯП, например, в вида (1.1).

Периодически проводятся лабораторные эксперименты по отраслевой методике (два раза в месяц в лабораториях НПЗ). Это позволяет осуществлять также регулярно проверку достоверности полученной экспресс оценки детальных свойств образца нефти, используя их в вышеуказанной расчетной процедуре для отраслевой методики. Если в результате проверки выяснилась недостоверность данных, то они должны быть уточнены на основе непосредственно данных лабораторных анализов отраслевой методики.

Отметим, что во мноюм точность экспресс-оценки детальных свойств нефти зависит от корректного ведения БД по нефтям, поступающим на НПЗ.

Предложенное обобщение отраслевой методики в виде задачи ПП позволило снять ограничения на ассортимент нефтепродуктов создать программное обеспечение и моделировать варианты первичной переработки нефти, исходя из экономических критериев и с учетом ее качества

Потребительская ценность нефти и моделирование условного НПЗ

Зарубежные экспортные смеси имеют постоянные свойства и поэтому в международной торговле нефтью потребительскую ценность нефти определяют в зависимости от ее плотности и содержания серы Отечественная экспортная нейэть (на внешнем рынке - "Юралс", "Сибириан Лайт") поставляется по ТУ 39-16-23-93.

При поставке нефти потребителю внутри России по технологии транспортировки в МН, как было отмечено, индивидуальные свойства нефти усредняются но соответствуют диапазонам ГОСТ 9965 (малсссрнистая, сернистая и высокосернистая).

Вопрос компенсации за потерю потребительской ценности только по изменению плотнеет и содержанию серы правомерен, когда поставляемая нефт. н<» моияет своего технологического индекса ЮСТ 33 01197 обобщенная

характеристика из программы исследования нефти N21). те. все показатели принадлежат тем же классам, типам группам, подгруппам и видам.

Рассмотрим подход, когда для оценки ценности »ефти учитывается более широкий набор факторов.

При переходе к рыночным методам хозяйствования основным критерием деятельности предприятия стала получаемая прибыль Очевидно, что величина прибыли, получаемой компаниями от операции по нефтепереработке, главным образом зависит от трех следующих факторов'

• качества перерабатываемого сырья;

• технологической конфигурации НПЗ,

• номенклатуры, качества и реализации вырабатываемых нефтепродуктов.

В связи с этим обобщенная оценка потребительской ценности .нефти должна отражать качество нефти, технологический уровень производства и потребления топливно-энергетических ресурсов Получить подобную сценку можно, используя оптимизационную модель, ¡де критерием является прибыль, а системой взаимосвязанных ограничений - указанные факторы. В качестве средства для построения оптимизационной модели предлагается использовать моделирующую систему ВРМЭ 2000, внедренную практически на всех НПЗ России. Система позволяет задавать в модели подробное качество нефти по фракциям, структуру НПЗ с подмоделями технологических процессов и операции смешения компонентов для получения товарных нефтепродуктов требуемого качества. Таким образом, модель отразит слияние качества нефти на количество и качество товарных нефтепродуктов при выбранном наборе технологических процессов переработки, что и позволит получить оценку ценности нзфти в результате решения оптимизационной модели. Расчет на модели потребительской стоимости маркерной нефти позволяет получить относительную оценку для каждой испытываемой нефти.

Нами предложен вариант модели условного типового НПЗ (СМОКойл), при построении которой было принято следующее

Характеристика нефти

Плотность, содержание серы, фракционный состав и качество фракций.

Технологический уровень

Глубина переработки порядка 70%. обеспеченная набором взаимоувязанных основных технологических процессов Условный НПЗ включает атмосферного

вакуумную перегонку, реформинг, гидроочистку средних дистиллятов, алкилирсвэние и изомеризацию, углубляющие процессы - каталитически.; крекинг и сисбрекинг, масляный блок

Ассортиментные ограничения

Потребность в топливах в виде групповых ассортиментных ограничений -бензин, керосин, диз тсппиео. мазут - и с заданными ценами по детальной номенклатуре (например, бензины А95, А92, А80 и прямогонный)

Модели первичной перс-работки

Широкий спектр вариантов работы атмосферного и вакуумного блоков. Каждый из вариантов - набор дистиллятов без учета четкости разделения, т.е. выход дистиллята - это совокупность узких фракций нефти без учета перекрытий (фракций.

Модели вторичных процессов

Балансовые уравнения, обеспечивающие взаимосвязь между входными и вьходными потоками, как по количеству, так и по показателям качества Для реакторных процессов уравнения носят нелинейный характер за счет увязки шчсства сырья и выхода целевого потока. Учет энергопотребления и вспомогательных материалов сведен по каждому процессу к приведенной норме.

Модели смешения

Специализированные ограничения на основные показатели (ПК) качества товарных нефтепродуктов при приготовлении их как смеси потоков с первичных и вторичных процессов Расчет показателей качества товарных нефтепродуктов при неаддитивности проводится с использованием преобразованного ПК (переход к индексу ПК).

Наличие модели условного НПЗ (СМОКойл) и рассмотренная ранее процедура экспресс- сценки детальных свойств нефти, позволили предложить следующий алгоритм (бобщениой оценки потребительской ценности нефти.

• Подгоивка БД по несртям по следующей схеме.

Для вьделенных классов нефти (<0.5%: 0.61-1.8%; >1.8%) находятся нефти из справочника «Нефти СССР» (или более поздних), так чтобы были учтены гранты интервалов по содержанию серы и каждый из классов был бы проставлен типами по плотности ¡'.¿0{< 0,860 г/см ; 0,861-0,885 г/см3; >0,885

г/см3) При этом важно, чтобы для выбранных нефтей ¡ipnfшжённо удовлетворялось бы условие выхода фракций до 350 С (А) по ура нению от плотности А = 286.G - 273

Для трех интервалов (четыре условные границы), очевидно, пот обуется не менее 16 образцсз нефтей (назовем их квазимаркеиыми) БД квазимаркерных нефтей описывает диапазон возможных нефтей з сети технологически допустимых маршрутов транспортировки нефт с различных НГДО по МН АК "Транснефть". В качестве инструмента дл- ведения БД может быть использована система ASSAY 2000. Отметим, чкв БД должны быть введены данные и по всем маркерным нефтям (URALS, IRC NT, WTI и тд.).

• Определение у конкретной нефти параметров плотность и содержание серы и нахождение экспресс-оценки детальных свойстс нефги из БД квазимаркерных нефтей по процедуре, описанной ранее.

• Наличие детальных свойств конкретной нефти с заданными параметрами позволяет по модели СМОКойл получить обобщенную оценку потребительской ценности нефти и сравнить ее с ценностью маркерной нефти (например, URALS).

Предлагаемая методика расчета потребительской ценности нефти не требует получения регрессионных зависимостей и дает результат не "вообще", а для классов и типов в соответствии с ГОСТ 99-35 "Нефть для нефтеперерабатывающих предприятий".

Таким образом, использование современных баз данных нефтей, системы оптимизации и математических моделей НПЗ позволяет получить наиболее адекватную оценку качества и ценности нефтей.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Основные полученные в диссертации научные и практические результат

состоят в следующем:

1. Разработаны научные основы постановки, формализации и решени взаимосвязанных задач, возникающих в процессе текущего планировани деятельности вертикально-интегрированных нефтяных комлани (планирование размещения нефти, планирование производств нефтепродуктов, планирование поставок нефтепродуктов);

2. Предложены единый методологический подход, модели и метод планирования, предназначенные для комплексного (от формализаци задачи до регламента инспекции модели в процессе эксплуатации) решени задач текущего планирования в вертикально-ингегрированных нефтянь; компаниях в новых экономических условиях;

3. Разработан комплекс моделей и методов их реализации при решении зада планирования размещения нефти, планирования производств нефтепродуктов и планирования поставок нефтепродуктов

4. Разработаны технология и процедуры сбора, обработки и верификацм технологической, маркетинговой, финансовой и другой информации обеспечивающие эффективную актуализацию оптимизационных моделе рассматриваемых объектов вертикально-интегрированных нефтянь компаний

5. Предложены новые принципы создания систем посгоптимального анализ плана и разработана для них типовая структура программного обеспечен!.' на основе выделения иерархических уровней <объект, компонент> универсальной идентификации постоптимальной системы в термикг < объект, компонент, свойство >.

6. Созданы новые методики распределения затрат на нефтепереработку : счет использования свойств двойственных оценок в задачах оптимально: планирования. Предложены объективные способы разбиения затрат ь каждый вид товарной продукции и между различными "давальцами" сырья

7. Предложен ряд оригинальных практических методик для наиболее полной оценки качества нефти, потенциального содержания светлых нефтепродуктов и потребительской ценности нефти, основанны на решении специализированных оптимизационных задач.

8. Разработаны вычислительные методы и специализированные программные средства, обеспечивающие эффективное решение широкого класса задач текущего планирования для вертикально-интегрированных нефтяных компаний.

9. Полученные результаты были реализованы в виде крупнейших программных систем и внедрены непосредственно под руководством автора на объектах Российского нефтяного комплекса

Разработаны и внедрены крупнейшие оптимизационные системы текущего планирования размещения нефти, переработки и поставок нефтепродуктов для- НК "ЛУКойл", НКЮКОС, НКЦТК, АО НОРСИ, ОАО "Славнефть-Ярославнефтеоргсинтез", ряд НПЗ и ВНИИНП.

Официально подтвержденный экономический эффект только по одному ООО "ЛУКОЙЛ -Пермнефтеоргсинтез" (входит в НК "ЛУКойл"), ог внедрения в 1993г. системы оптимального планирования производства составил более 500 тыс. долларов США. Общий экономический эффект от внедрений 3 млн. долларов США.

Список работ по теме диссертации

1. Хохлов A.C., Цодиков Ю.М. Минимизация по направлению при комбинированных штрафных функциях - Автоматики и телемеханика, №8, 1975.

2. Ицкович Э Л , Цодиков Ю М., Любимов Ю.Б , Хохлов А С Интегрированные АСУ предприятиями химико-технологического типа. - Измерение, контроль, автоматизация, № 3(7), 1976.

3 Цодикоз Ю.М., Хохлов A.C. Экстраполяция для внутренних штрафных функций - Изв. АН СССР, техническая кибернетика, №2, 1977.

4 Хохлов A.C. Квазибарьерные штрафные функции - Автоматики и телемеханика, №2, 1977.

5. Хохлов АС Выбор направления при минимизации внутренних штрафных функций - В кн.1 'Моделирование и управление в развивающихся системах''. М : Наука, 1978.

6 Хохлов А.С , Цодиков Ю.М. Приближенный метод решения задачи текущего планирования при вероятностных ограничениях. - В кн.: "Использование методов оптимизации в текущем планировании и оперативном управлении производством". Тез докл , Москва, 1979.

7. Хохлов A.C. Чувствительность оптимального плана к неточности линейных моделей. - В кн.: Республик, н.-тех. совещ. "Методы и модели в задачах управления производством", окт., 1979.: Тез. докл., Таллин, 1S79.

8. Хохлов A.C. Экстраполяция решений линейной стохастической задачи. С6 Тр. Ин-та проблем управления, вып. 15. Применение вычислительной техники в управлении слож объектами, 1979.

9. Хохлов АС , Калинин A.A.. Каминский Э.Ф Оптимизация структуры выхода топливных дистиллятов и ее математическая модель - Экономика, организация и управление в нефтехимической промышленности. №.. №8, 1984

10. Хохлов A.C., Калинин А.А , Каминский ЭФ Оценка эффективности работы установок первичной переработки нефти В кн.. Тезисы докладов всесоюзного научно-технического семинара. Омск. М., ЦНИИТЭнефтехим, 1984.

11. Медем В.М., Калинин A.A., Каминский Э.Ф., Хохлов A.C., Майстер И.А. Применение метода оптимизации топлив в ПО 'ОРСКНЕФТЕОРГСИНТЕЗ". -Химия и технология топлив и масел (ХТТиМ), М., №3, 1935.

12. Зенков В.В., Хохлов АС., Цодиков Ю.М. Технология реализации оптимизационных задач в АСУ непрерывным производствам. Тез. док. X Всесоюзн. Совещ. По проблемам управления г. Алта-Ата. - М., 1986

13. Журавлева Т.Ю., Хохлов АС. Методические указания к выполнению лабораторных работ по курсу " Применение ЭВМ в химической технологии". - Ротапринт Моск. Текстильный институт им. А.Н Косыгина, 1987.

14. Каминский Э Ф., Демиденко К А., Бежанидзе A.M., Хохлов А С. Перспективы исследования нефтей с применением ЭВМ, ХТТиМ, №11, 1987.

15. Зенков В.В., Хохлов A.C. Цодиков Ю.М. Создание САПР оптимизационных систем в АСУ. Тез. докл Всесоюзн. Конф. Автоматизированное проектирование систем планирования и управления. Звенигород, М., 1937.

16. Хохлов A.C. Оптимизация отбора топливных дистиллятов. - М.: Деп., ВИНИТИ, №1002-В88, 1983.

17. Хохлов A.C., Демиденко К.А Бежанидзе A.M., Барабанова О.М. Система АДЕПТ - автоматизированное рабочее место исследователя нефти. - Тр. ВНИИНП, 1989, Вып. 59.

18. Хохлов A.C., Галкина Л.П., Бежанидзе A.M., Барсукова В.В. Исследовательский комплекс для моделирования показателей качества нефтесмесей. - Тр. ВНИИНП, 1939, Выл 59.

19. Каминский Э.Ф., Демиденко К А., Бежанидзе А.М . Хохлов АС. Программа исследования нефтей с применением ПЭВМ, ХТТиМ №9. 1993.

20. Карибский A.R , Рязанов ИВ, Соркин ПР., Хохлов A.C., Шестаков Н.В., Шишорин Ю.Р. Методология и практика разработки Бизнес-планов реконструкции предприятий химико-технологического типа. Препринт. - ИПУ РАН, Москва, 1993.

21. Ефитов Г.Л, Зенков В.В.. Хохлов АС. Автоматизированный контроль качества потоков на химико-техьолошчйских предприятиях. Промыиленные АСУ. Контролеры. N¿3,1999.

22. Мостовой Н В., Хохлов A.C., Цодикое Ю.М. Определение сравнительной потребительской ценности нефтей. -Нефть России, М., 2000.

23. Соркин Л.Р.. Хохлов A.C. Оптимальное планирование в вертикально-интегрированных компаниях - Приборы и системы управления, М., №9,1999.

24. Артемьев С.Б, Хохлов A.C. Решение задач оптимального планирования производства и аналитические модели. Международная конференция по проблемам управления. Москва, Тез. док , том 3, 1999.

25. Ефитов Г.Л., Зельдин А.Е., Хохлов A.C. Учет потребления энергии и вспомогательных материалов в моделях оптимального планирования нефтеперерабатывающего производства -Промышленные АСУ. Контроллеры. 2000.

26. Соркин Л.Р., Хохлов A.C. Методология анализа схемы грузопотоков АК "Транснефть" и определение сравнительной потребительской ценности перекачиваемых нефтей. -Доклады Международной конференции "Нефтяной транспорт в новом тысячелетии", Лондон, Октябрь. 1999.

27 Артемьев С.Б, Соркин Л.Р , Хохлов A.C. Декомпозиция задачи текущего планирования в вертикально- интегрированных нефтяных компаниях. Экономика и математические методы. -Проблемы народнохозяйственного прогнозирования, 2000

28. Соркин II.Р., Хохлов A.C. Методы и модели текущего планирование для вертикально-интегрированных нефтяных компаний. -Нефть России, 2000.

29. Соркин Л.Р., Хохлов A.C., Дозорцев В.М Компьютерные системы для оптимального производственного планирования и обучения оперативного персонала предприятии нефтяного комплекса. -Промышленность России, 2000.

30. Соокин ПР Хохлов АС.. Ефитов ГЛ, Комплексное решение задач размещения, переработки и поставок сырья и продукции для интегрированных компаний - Отчет НИР, ИПУ РАН, М.,1999.

31.Хохлов A.C., Демиденко К.А., Моделирование качества и ценности жфги Наука и технология углеводородов. М, № G, 1999

32. Хохлов A.C. Методология реализации оптимизационных задач планирования. -Промышленные АСУ. Контроллеры, 2000.

33. Хохлов A.C. Оптимальное планирование размещения нефти. -Промышленные АСУ. Контроллеры. 2000.

34. Хохлов A.C. Оптимальное производственное плантрова ние -Промышленные АСУ. Контроллеры, 2000.

35. Хохлов A.C. Оптимальное планирование поставок нефтепродуктов. - Промышленные АСУ. Контроллеры, 2000.

36. Хохлов A.C. Постоптимальный анализ плана. -Приборы и системы управления. Контроль. Диагностика. М , 2000,

Полученные результаты были реализованы в виде крупнейших программных систем и внедрены непосредственно под руководством автора на следующих Российских объектах нефтяного комплекса:

• Нефтяная компания "ЛУКойл": система оптимального планирования размещения нефти; система оптимального планирования производства; система оптимального планирования поставок нефтепродуктов. в ООО "ЛУКОЙЛ Пермнвфтеоргсинтез", ООО "ЛУКОЙЛ- Волгограднефте-переработка": система оптимального планирования производства.

• Нефтяная компания ЮКОС:

-■--еиетема-еглимальшто-лланирования размещения-нефти;-----------------система оптимального планирования поставок нефтепродуктов.

• Центральная топливная компания и ее дочернее предприятие (Московский НПЗ): система оптимального планирования производства. АО НОРСИ

• система оптимального планирования производства. ОАО "Славнефть-Ярославнефтеоргсинтез":

- система оптимального планирования производства.

• Кременчугский НПЗ, Лисичанский НПЗ, Херсонский НПЗ, ПО "Орскнефтеоргсинтез" и ряд других НПЗ бывшего СССР: система "ПСВ -Потенциал выхода светлых нефтепродуктов" и "МИДИА - оптимальное распределение отборов топливных дистиллятов";

• ВНИИ НП система "АДЕПТ - оценка качества нефти"; система "МИДИА-оптимальное распределение отборов топливных дистиллятов".

Внедрение перечисленных систем позволили перевеет1/, на качественно иной уровень практику планирования в НК и НПЗ и тем самым повысить эффективность использования сырья. Официально подтвержденный экономический эффект только по одному ООО "ЛУКойл-Пермнефтеоргсинтез", от -внедрения в 1993г. системы оптимального планирования производства составил более 500 тыс. долларов США. Общий экономический аффект от внедрений?} млн. долларов США.

Апробация работы.

Результаты работы были отмечены следующими премиями и дипломами:

• В 1984г. Президиум Центрального правления ВХО им. Д. И. Менделеева по итогам конкурса "Лучшее предложение по снижению расхода топлив и смазочных материалов, их унификации и оптимизации качества" присудил премию за работу автора по теме "Методы оптимизации распределения отбора светлых нефтепродуктов по отдельным установкам прямой перегонки нефти". 8 1985г. диплом второй степени Института проблем управления. АН СССР за внедрение в народное хозяйство системы "Метод оптимального отбора светлых нефтепродуктов в ПО "Орскнефтеоргсинтез".

• В 1985г. диплом второй степени Института проблем управления АН СССР за внедрение в народное хозяйство системы "Метод оптимального смешения нефтепродуктов".

• В 1986г. серебряная медаль ВДНХ СССР за внедрение в народное хозяйство системы "ПСВ - Потенциал выхода светлых нефтепродуктов",

• В 1987г. диплом первой степени Института проблем управления АН СССР за внедрение в народное хозяйство системы "Метод оптимального распределения отборов топливных дистиллятов".

Основные положения диссертационной работы докладывались на Всесоюзном совещании "Использование методов оптимизации в текущем планировании и оперативном управлении производством (Москва, 1979), Республиканском научно-техническом совещании "Методы и модели в задачах управления производством" (Таллин, 1979), Всесоюзном научно-техническом семинаре (Омск, 1984), X Всесоюзном совещании по проблемам управления (Алма-Ата,1986), Всесоюзной конференции "Автоматизированное проектирование систем планирования и управления" (Звенигород, 1987), Международной конференции по проблемам управления (Москва, 1999), Международной конференции "Нефтяной транспорт в новом тысячелетии" (Лондон, 1999).' Международном конгрессе "Нефтяной комплекс России на пороге XXI века" (Вена, 1999); на семинарах и совещаниях Института проблем управления РАН, в Российских вертикально-интегрированных нефтяных компаниях "ЛУКойл", "ЮКОС", "ЦТК", "Сибнефть". "ТНК", "Славнефть" и в ряде предприятий нефтепереработки и нефтехимии.

СОДЕРЖАНИЕ

Введение."10

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Основные полученные в диссертации научные и практические результаты состоят в следующем:

1. Разработаны научные основы постановки, формализации и решения взаимосвязанных задач, возникающих в процессе текущего планирования деятельности вертикально-интегрированных нефтяных компаний (планирование размещения нефти, планирование производства нефтепродуктов, планирование поставок нефтепродуктов);

2. Предложены единый методологический подход, модели и методы планирования, предназначенные для комплексного (от формализации задачидорешамешв-инспекции-модеяи-в-процессе-эксплуа-тации) решения задач текущего планирования в вертикально-интегрированных нефтяных компаниях в новых экономических условиях;

3. Разработан комплекс моделей и методов их реализации при решении задач планирования размещения нефти, планирования производства нефтепродуктов и планирования поставок нефтепродуктов.

4. Разработаны технология и процедуры сбора, обработки и верификации технологической, маркетинговой, финансовой и другой информации, обеспечивающие эффективную актуализацию оптимизационных моделей рассматриваемых объектов вертикально-интегрированных нефтяных компаний,

5. Предложены новые принципы создания систем постоптимального анализа плана и разработана для них типовая структура программного обеспечения на основе выделения иерархических уровней <объект, компонент и универсальной идентификации постоптимальной системы в терминах < объект, компонент, свойство >.

6. Созданы новые методики распределения затрат на нефтепереработку за счет использования свойств двойственных оценок в задачах оптимального планирования. Предложены объективные способы разбиения затрат на каждый вид товарной продукции и между различными "давальцами" сырья.

7. Предложен ряд оригинальных практических методик для наиболее полной оценки качества нефти, потенциального содержания светлых нефтепродуктов и потребительской ценности нефти, основанны на решении специализированных оптимизационных задач.

8. Разработаны вычислительные методы и специализированные программные средства, обеспечивающие эффективное решение широкого класса задач текущего планирования для вертикально-интегрированных нефтяных компаний.

9. Полученные результаты были реализованы в виде крупнейших программных систем и внедрены непосредственно под руководством автора на объектах Российского нефтяного комплекса.

Разработаны и внедрены крупнейшие оптимизационные системы текущего планирования размещения нефти, переработки и поставок нефтепродуктов для: НК "ЛУКойл", НК ЮКОС, НКЦТК, АО НОРСИ, ОАО "Славнефть-Ярославнефтеоргсинтез", ряд НПЗ и ВНИИНП.

Официально подтвержденный экономический эффект только по одному ООО "ЛУКОЙЛ -Пермнефтеоргсинтез" (входит в НК "ЛУКойл"), от внедрения в 1993г. системы оптимального планирования производства составил более 500 тыс. долларов США. Общий экономический эффект от внедренийДЗ млн. долларов США.

Список работ по теме диссертации

1. Хохлов A.C., Цодиков Ю.М. Минимизация по направлению при комбинированных штрафных функциях, - Автоматики и телемеханика, №8, 1975.

2. Ицкович Э Л., Цодиков Ю.М., Любимов Ю.Б., Хохлов A.C. Интегрированные АСУ предприятиями химико-технологического типа. - Измерение, контроль, автоматизация, № 3(7), 1976.

3. Цодиков Ю.М., Хохлов A.C. Экстраполяция для внутренних штрафных функций. - Изв. АН СССР, техническая кибернетика, №2, 1977.

4. Хохлов A.C. Квазибарьерные штрафные функции. - Автоматики и телемеханика, №27Т977:

5. Хохлов A.C. Выбор направления при минимизации внутренних штрафных функций. - В кн.: "Моделирование и управление в развивающихся системах". М.: Наука, 1978.

6. Хохлов A.C., Цодиков Ю.М. Приближенный метод решения задачи текущего планирования при вероятностных ограничениях. - В кн.: "Использование методов оптимизации в текущем планировании и оперативном управлении производством". Тез. докл., Москва, 1979.

7. Хохлов A.C. Чувствительность оптимального плана к неточности линейных моделей. - В кн.: Республик, н.-тех, совещ. "Методы и модели в задачах управления производством", окт., 1979.: Тез. докл., Таллин, 1979.

8. Хохлов A.C. Экстраполяция решений линейной стохастической задачи. Сб. Тр. Ин-та проблем управления, вып. 15. Применение вычислительной техники в управлении слож объектами, 1979.

9. Хохлов A.C., Калинин A.A., Каминский Э.Ф. Оптимизация структуры выхода топливных дистиллятов и ее математическая модель. - Экономика, организация и управление в нефтехимической промышленности. М., №8, 1984.

10. Хохлов A.C., Калинин A.A. Каминский Э.Ф. Оценка эффективности работы установок первичной переработки нефти. В кн.: Тезисы докладов всесоюзного научно-технического семинара. Омск, М., ЦНИИТЭнефтехим, 1984.

11. Медем.В.М., Калинин A.A., Каминский Э.Ф., Хохлов A.C., Майстер И.А. Применение метода оптимизации топлив в ПО "ОРСКНЕФТЕОРГСИНТЕЗ". -Химия и технология топлив и масел (ХТТиМ), М., N°3, 1985.

12. Зенков В.В., Хохлов A.C., Цодиков Ю.М. Технология реализации оптимизационных задач в АСУ непрерывным производством. Тез. док. X Всесоюзн. Совещ. По проблемам управления г. Алта-Ата. - М., 1986.

13. Журавлева Т.Ю., Хохлов A.C. Методические указания к выполнению лабораторных работ по курсу " Применение ЭВМ в химической технологии". - Ротапринт Моск. Текстильный институт им. А.Н. Косыгина, 1987.

14. Каминский Э.Ф., Демиденко К.А., Бежанидзе A.M., Хохлов A.C. Перспективы исследования нефтей с применением ЭВМ, ХТТиМ, №11, 1987.

15. Зенков В.В., Хохлов A.C., Цодиков Ю.М. Создание САПР оптимизационных систем в АСУ. Тез. докл. Всесоюзн. Конф. Автоматизированное проектирование систем планирования и управления. Звенигород, М., 1987.

16. Хохлов A.C. Оптимизация отбора топливных дистиллятов. - М.: Деп., ВИНИТИ, №1002-В88, 1988.

17. Хохлов A.C., Демиденко К.А., Бежанидзе A.M., Барабанова О.М. Система АДЕПТ - автоматизированное рабочее место исследователя нефти. - Тр. ВНИИНП, 1989, Вып. 59.

18. Хохлов A.C., Галкина Л.Л., Бежанидзе A.M., Барсукова В.В. Исследовательский комплекс для моделирования показателей качества нефтесмесей. - Тр. ВНИИНП, 1989, Вып. 59.

19. Каминский Э.Ф., Демиденко К.А., Бежанидзе A.M., Хохлов A.C. Программа исследования нефтей с применением ПЭВМ, ХТТиМ, №9, 1993.

20. Карибский A.B., Рязанов И.В., Соркин Л.Р., Хохлов A.C., Шестаков Н.В., Шишорин Ю.Р. Методология и практика разработки Бизнес-планов реконструкции предприятий химико-технологического типа. Препринт. ИПУ РАН, Москва, 1998.

21.Ефитов Г.Л., Зенков В.В., Хохлов A.C. Автоматизированный контроль качества потоков на химико-технологических предприятиях. Промышленные АСУиКонтроллеры, №8,1999.

22. Мостовой Н.В., Хохлов A.C., Цодиков Ю.М. Определение сравнительной потребительской ценности нефтей. -Нефть России, М., 2000,

23. Соркин П.Р., Хохлов A.C. Оптимальное планирование в вертикально-интегрированных компаниях. - Приборы и системы управления, М., №9,1999.

24. Артемьев С Б., Хохлов A.C. Решение задач оптимального планирования производства и аналитические модели. Международная конференция по проблемам управления. Москва, Тез. док., том 3, 1999.

25. Ефитов Г.Л., Зельдин А.Е., Хохлов A.C. Учет потребления энергии и вспомогательных материалов в моделях оптимального планирования нефтеперерабатывающего производства. -Промышленные АСУц Контроллеры, 2000,Vi.

26. Соркин Л.Р., Хохлов A.C. Методология анализа схемы грузопотоков АК "Транснефть" и определение сравнительной потребительской ценности перекачиваемых нефтей. -Доклады Международной конференции "Нефтяной транспорт в новом тысячелетии", Лондон, Октябрь. 1999,

27. Артемьев С.Б., Соркин Л.Р., Хохлов A.C. Декомпозиция задачи текущего планирования в вертикально-интегрированных нефтяных компаниях. Экономика и математические методы. -Проблемы народнохозяйственного прогнозирования, 2000,ЫЪ

28. Соркин Л.Р., Хохлов A.C. Методы и модели текущего планирование для вертикально-интегрированных нефтяных компаний. -Нефть России, 200&А<2

29. Соркин Л.Р., Хохлов A.C., Дозорцев В.М. Компьютерные системы для оптимального производственного планирования и обучения оперативного персонала предприятий нефтяного комплекса. -Промышленность России,

2000//3

30. Соркин Л.Р, Хохлов A.C. Ефитов Г.Л., Комплексное решение задач размещения, переработки и поставок сырья и продукции для интегрированных компаний. -Отчет НИР, ИПУ РАН, М.,1999.

31.Хохлов A.C., Демиденко К.А., Моделирование качества и ценности нфти. Наука и технология углеводородов. -М, № if 2000.

32. Хохлов A.C. Методология реализации оптимизационных задач планирования. -Промышленные АСУиКонтроллеры, 2000)^2

33. Хохлов A.C. Оптимальное планирование размещения нефти. -Промышленные АСУи Контроллеры, 2000,у 4

34.Хохлов A.C. Оптимальное производственное платрование. -Промышленные АСУцКонтроллеры, 2000,wS

35. Хохлов A.C. Оптимальное планирование поставок нефтепродуктов. -Промышленные АСУи Контроллеры, 2000,ыЬ

36.Хохлов A.C. Постоптимальный анализ плана. -Приборы и системы управления. Контроль. Диагностика. М., 2000/^S"