автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Разработка и исследование динамических моделей составления расписаний в процессах смешения товарных нефтепродуктов

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ им. В.А. ТРАПЕЗНИКОВА

□03052ЭЗа Па пРавах рукописи

АНОСОВ Апдрей Александрович

УДК 62-50.681.3

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ СОСТАВЛЕНИЯ РАСПИСАНИЙ В ПРОЦЕССАХ СМЕШЕНИЯ ТОВАРНЫХ НЕФТЕПРОДУКТОВ

Специальность: 05.13.06 Автоматизированные системы управления

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2007 г.

003052930

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

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Соркин Леонид Рафаилович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Ицкович Эммануил Львович,

кандидат технических наук, Гершкович Юлия Борисовна

Ведущая организация:

Центральный научно-исследовательский институт комплексной автоматизации (ОАО "ЦНИИКА")

Защита состоится «_»_2007г. в_на заседании

диссертационного совета Д 002.226.01 Института проблем управления им. В.А. Трапезникова по адресу. 117997, г. Москва, Профсоюзная 65.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института проблем управления им. В.А. Трапезникова.

Автореферат разослан « »__2007 г.

Ученый секретарь диссертациоиного совета Д 002.226.01

доктор технических наук В.К. Акинфиев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Наибольшую эффективность от оптимизации использования оборудования и ресурсов нефтеперерабатывающего завода можно получить на этапе приготовления товарных нефтепродуктов при смешении промежуточных продуктов переработки нефти, которые поступают в цех смешения с установок разгонки нефти и вторичных процессов. Решение этой задачи без применения специализированных вычислительных систем невозможно ввиду ее сложности, которая в настоящее время усиливается необходимостью учета экологических требований.

Оптимальный расчет рецептуры приготовления конечных смесей позволяет получать более высококачественные продукты с меньшими затратами, и в то же время наилучшим образом использовать все доступные ресурсы. Поскольку даже для небольшого завода суточная производительность продукции составляет десятки тысяч тонн, то при оптимально подобранной рецептуре прибыль от оптимизации может достигать десятков тысяч долларов в сутки.

На сегодняшний день существует ряд коммерческих пакетов, позволяющих оптимизировать использование сырьевых ресурсов цеха смешения, однако эти пакеты решают статическую задачу на сутки и не позволяют учитывать динамические характеристики производства топлив, что часто делает невозможным реализацию рассчитанных рецептур.

Поэтому для обеспечения возможности соблюдения выбранных рецептов, реализации производственного плана с минимальными отклонениями, наиболее эффективного использования оборудования цеха смешения, а так же для исключения возможностей возникновения непредвиденных ситуаций, необходимо строить расписание выполнения всех операций цеха смешения.

В настоящий момент наиболее часто встречающимися инструментами построения расписаний являются электронные таблицы, которые позволяют пользователям «вручную» строить примерный график выполнения производственных операций. Однако такой подход, как показывает опыт, малоэффективен, и для полного использования ресурсов оптимизации производства НПЗ необходимо разработать инструменты для автоматического построения оптимального расписания на основе динамических моделей смешения товарных нефтепродуктов.

Исследования и разработки по теме диссертационной работы выполнялись в соответствии с Планом фундаментальных и поисковых исследований ИПУ РАН в рамках следующих темы «Разработка моделей и методов анализа и синтеза распределенных интегрированных информационно-управляющих комплексов стратегического планирования и оперативного управления», государственный регистрационный номер 01.2004 08340 (Комплексный проект

№2455/04 «Разработка принципов создания моделей для оптимизации многопериодных расписаний смешения нефтепродуктов»).

Целью диссертационной работы является разработка оптимизационной модели построения расписаний смешения товарных нефтепродуктов, которая позволила бы строить расписания работы цеха смешения в непрерывном времени, максимально учитывая все технологические аспекты производства; разработка методологии использования данной модели, а также создание программного продукта, реализующего разработанную модель.

Методы исследования. Основные результаты получены с использованием методов моделирования производственных процессов, исследования операций, декомпозиции, линейного математического программирования с частью целочисленных переменных, имитационного моделирования, а также путем проведения практических и экспериментальных расчетов на ЭВМ.

Научная новизна. Совокупность проведенных в диссертации теоретических и прикладных исследований позволила предложить динамическую модель составления расписаний в процессах приготовления товарных нефтепродуктов. При этом:

□ Исследованы возможности и показаны принципиальные ограничения существующих подходов к планированию работы цеха смешения НПЗ.

□ Исследована задача оптимального управления процессами смешения товарных нефтепродуктов. Обоснована ее декомпозиция на задачу верхнего уровня - нахождения оптимальных рецептур и оперативных планов смешения товарных продуктов, и задачу нижнего уровня

□ Разработаны на основе событийного подхода новые принципы построения динамических моделей оптимальных расписаний смесительных операций и исследованы конкретные динамические модели смешения, которые сводятся к решению задачи линейного целочисленного программирования.

□ Разработаны новые методы планирования смесительных операций товарных топлив и масел с помощью системы автоматизированного построения расписаний БеМ1х, подтвержденные патентами РФ за номерами № 2235350 и № 2246984 от 27.08.04 и 27.02.05, соответственно.

Практическая ценность. Разработанные в диссертации теоретические положения, методы, программные средства позволяют решать задачу оптимального смешения нефтепродуктов с учетом динамики смесительных операций, производительности оборудования, длительности процессов сертификации и т.д. Важное практическое значение имеет повышение эффективности работы цехов смешения путем более полного использования ресурсов смесительного оборудования, равномерной работы узлов смешения, уменьшения затрат рабочего времени операторов, а также максимально полного выполнения графика отгрузки и производственного плана.

Результаты исследований доведены до создания коммерческого программного продукта и его внедрения.

Реализация результатов работы. Результаты теоретических и прикладных исследований, проведенных в диссертации, внедрены при решении задачи построения суточных планов смешения нефтепродуктов на Пермском НПЗ («ЛУКОЙЛ») и Лисичанском НПЗ (Украина, «ТНК-BP») в рамках выполнения договорных работ компании Honeywell.

Внедрение системы дало возможность повысить эффективность работы цехов смешения и качество планирования. При этом сократились затраты ручного труда операторов производства, снизился процент получаемого брака, сократилось время задержек при выполнении отгрузки готовой продукции.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на XLVI и XLVII научных конференциях МФТИ (Москва 2003, 2004), Международной научно-методической конференции "Инновационное обучение физике, математике и информатике: актуальные вопросы и перспективы" (Чимкент 2004), Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» МММТ-18 (Казань 2005), семинарах Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, а также на совещаниях специалистов компании Honeywell.

Публикации. По теме диссертации автором опубликовано 8 печатных работ.

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, четырех приложений, содержит 127 стр. основного текста, 28 рисунков, 63 таблицы, список литературы из 63 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснованы актуальность темы, выбор цели, объекта и направления исследований, дается общая характеристика диссертационной работы. Приводится структура и общее содержание работы по главам.

В главе I рассматриваются основные проблемы, особенности и базовые понятия нефтеперерабатывающего производства. Описывается типовая структура нефтеперерабатывающего завода. Приводится обзор и анализ существующих на сегодняшний день подходов к решению задач планирования и построения расписаний работы нефтеперерабатывающего производства, рассматриваются достоинства и недостатки каждого их этих подходов. Формулируется постановка задачи построения расписаний для цеха смешения товарных топлив, перечисляются основные результаты, получаемые при решении этой задачи, приводятся требования к создаваемой модели.

Основная цель работы нефтеперерабатывающего завода состоит в том, чтобы превратить поступающую сырую нефть в конечные товарные продукты,

такие как бензин, керосин, дизельное топливо, масла. Типичную структуру завода можно разделить на три части: (I) поступление и смешение нефти; (II) разделение нефти на фракции и обработка продуктов перегонки на установках вторичной переработки нефти; (III) смешение получаемых промежуточных нефтепродуктов для получения товарных продуктов с заданными характеристиками и последующая отгрузка продукции потребителям.

Первая часть включает в себя поступление сырой нефти в резервуары из нефтепровода, танкера или железнодорожных цистерн, а также последующее смешение нефтей перед установкой первичной переработки.

Вторая часть охватывает процессы разделения нефти на фракции, а также процессы вторичной переработки нефти, позволяющие изменять молекулярную структуру углеводородов, главным образом с целью повышения октанового числа нефтепродукта.

Последняя и наиболее сложная часть касается процессов смешения потоков с установок переработки нефти (компонентов смешения) для получения товарных продуктов. Главная цель состоит в том, чтобы из различных промежуточных продуктов завода и присадок с минимальными затратами произвести смеси, удовлетворяющие всем спецификациям. В диссертационной работе мы будем касаться моделирования именно этой части производственной цепочки нефтеперерабатывающего завода.

Поскольку процессы получения промежуточных продуктов переработки нефти являются непрерывными, то после переработки сырой нефти компоненты для приготовления бензинов поступают в цех смешения непрерывно с определенными скоростями. Как правило, они направляются в компонентные резервуары, в которых накапливаются до соответствующих объемов, и после точного определения их характеристик уже из этих резервуаров поступают на смешение. Компонентные резервуары в этом случае играют роль «демпферов». Они позволяют «сглаживать» как колебания по скоростям подачи каждого компонента на смешение, так и по их качеству. Для работы с каждым компонентом, как правило, используется несколько компонентных резервуаров. Пока один резервуар заполняется непрерывно поступающим компонентом, из другого резервуара такой же компонент, но с точно известными характеристиками поступает на смешение с требуемой скоростью.

Для работы с каждым готовым продуктом также используется несколько продуктовых резервуаров. Пока в один резервуар поступает приготавливаемый продукт или в этом резервуаре производится его смешение, в другом резервуаре с таким же продуктом производится замер его характеристик и, в случае удовлетворения их заданным стандартам, может осуществляться отгрузка его потребителям. Количество компонентных и продуктовых резервуаров для каждого компонента и продукта, соответственно, зависит от их объемов и производительности используемого оборудования.

В связи с этим возникает задача управления и планирования работы НПЗ по смешению нефтепродуктов. Основное внимание в диссертационной работе уделяется смешению бензинов, как наиболее сложной с технологической точки зрения операции смешения.

В данный момент имеется ряд подходов математического программирования для построения расписаний и решения задачи смешения. Однако для того, чтобы уменьшить сложность задач, большая часть из них основывается на специальных предположениях, которые, вообще говоря, делают модель неэффективной или несоответствующей положениям реального мира. Некоторые из этих предположений: (а) фиксированные заранее определенные рецептуры для различных продуктов, (Ь) скорости потоков компонентов и продуктов известны и постоянны, и (с) все качественные характеристики продуктов считаются линейными. С другой стороны, более детальные формулировки нелинейного целочисленного программирования рассматривают большинство особенностей задачи, но при этом сложность и размерность модели значительно возрастают, что делает невозможным решение модели для больших или даже средних по размерам задач. Основная проблема связана с нелинейными и невыпуклыми ограничениями, при наличии которых решение задачи сильно зависит от исходных данных и границ, заданных для переменных.

Наиболее перспективным выходом для общего решения задач смешения и построения расписаний является декомпозиция одной большой задачи на две подзадачи - качественную (смешение) и логистическую (построение расписаний). Путем итеративного решения этих подзадач можно получить план, оптимальный как с точки зрения качественных характеристик, так и с точки зрения последовательности выполняемых операций.

Решение качественной задачи (рис. 1) на сегодняшний день не представляет трудностей. Такие программные пакеты

Рис. 1.

План производства

Рецептура и объемы приготовления продуктов

Низкий уровень предвидения нештатных ситуаций (переполнение или опустошение резервуаров)

Нарушения оптимальных рецептов Высокий процент получения некондиции

Экономические потери

Штрафы за задержку отгрузки продукции Неоптимальное использование компонентов

Затраты на повторное смешение

как BLEND (Honeywell), Aspen Blend (Aspen Technology) и др. позволяют ^ автоматически получать

оптимальные рецепты и суточные планы по объемам смешения нефтепродуктов.

Однако при решении качественной задачи не принимается

J^___ во внимание логистический аспект

производства - последовательность выполнения тех или иных технологических операций, временные задержки (лабораторный анализ запасов в резервуарах, паспортизация Рис- 2. продуктов), возможные переполне-

ния резервуаров в течение суток, а также производительности смесителей и линий перекачки. По этим причинам рассчитанный план может оказаться трудно реализуемым или даже нереализуемым вовсе.

Таким образом, работа с использованием объемного плана без построения расписаний зачастую влечет за собой уменьшение прибыли (рис 2). Причиной этого служит низкий уровень предвидения состояния оборудования, что может приводить к задержкам или нарушению объемов отгрузки продуктов и, как следствие, к штрафным санкциям. Кроме того, возникающие непредвиденные ситуации (нехватка емкости резервуаров для выполнения текущей операции смешения и т.д.) влекут за собой дополнительные переключения оборудования (например, переход на приготовление другого продукта с последующим возвратом к текущему) что в конечном итоге снижает точность выдерживания заданных рецептур и может приводить к повышению процента получаемого некондиционного товара.

Постановка задачи построения расписаний смешения товарных нефтепродуктов формулируется следующим образом. Система смешения состоит из набора компонентных резервуаров, причем для хранения каждого из компонентов (промежуточных нефтепродуктов, поступающих с установок переработки нефти) имеется своя группа резервуаров. Для хранения каждого из приготавливаемых товарных продуктов также имеется группа продуктовых резервуаров.

Количество компонентов, из которых в системе смешения будут готовиться товарные продукты, скорости их поступления в систему смешения, а также количество готовящихся продуктов считаются заданными.

Для приготовления продуктов в системе смешения используется один или несколько смесителей (станций смешения). На одном смесителе в различное

время могут смешиваться несколько продуктов, однако каждый продукт может смешиваться только в одном конкретном смесителе, которому он «назначен».

Производительность смесителя задается верхней и нижней границами. Таким образом, скорости поступления компонентов в смеситель для приготовления готовой продукции определяются производительностью, выбранной из этого диапазона для приготовления того или иного продукта, а также рецептурой смешения соответствующего продукта. Под скоростями здесь понимается количество продуктов, поступающих в резервуар или смеситель и отгружаемых или исходящих из этих установок в единицу времени.

Компонентные резервуары могут иметь или не иметь возможность работы «на проход», т.е. работы в таком режиме, когда разрешена одновременная подача компонента в резервуар и отгрузка этого же компонента из него на смешение. Если работа резервуара «на проход» запрещена, то перед отгрузкой компонента на смешение необходимо провести лабораторный анализ содержимого резервуара. Время проведения анализа одинаково для всех компонентов и считается заданным.

Создаваемое расписание смешения должно обеспечивать возможность отгрузки необходимого количества готовой продукции каждого типа в соответствии с заданным графиком отгрузки. Под графиком отгрузки здесь понимаются моменты времени, к которым должно быть приготовлено заданное количество товарного продукта каждого типа.

Отгрузка продукта из резервуара разрешена только после проведения лабораторного анализа продукта и выписывания товарного паспорта. Время проведения анализа одинаково для всех видов продуктов и считается заданным.

Основными исходными данными для составления расписаний смешения товарных нефтепродуктов служит план, полученный с помощью системы расчета оптимальных рецептур и объемов смешения (рис. 3). Кроме того, необходимо ввести ряд дополнительных данных, связанных с физическими параметрами оборудования и временными характеристиками, такими как длительность проведения лабораторного анализа и т.д.

Следует отметить, что как уже упоминалось ранее, план, полученный системой расчета оптимальных рецептур и объемов смешения, может оказаться нереализуемым и поэтому при построении расписаний необходимо предусмотреть возможность нарушения исходных ограничений, связанных с объемами приготовления и отгрузки продуктов, поступления компонентов. В противном случае анализ и оценка причин нереализуемости заданного плана будет сильно затруднен.

Таким образом, основным критерием при построении расписаний служит минимизация упомянутых выше нарушений. Однако в случае допустимости выполнения заданного плана по объемам отгрузок и смешений, расписание

работы оборудования при описанных выше исходных данных может быть различным, поэтому необходимо указывать некий критерий, по которому можно было бы оценить то или иное решение. Таким критерием может служить количество переключений оборудования. Минимизация изменений режимов работы оборудования позволяет сделать производственный процесс более стабильным, а значит повысить точность выдерживания заданных оптимальных рецептур приготовления продуктов. Кроме того, устранение ненужных переключений экономит рабочее время оператора.

Рис 3.

Итак, основными критериями, которые необходимо минимизировать при решении задачи построения расписаний служат:

□ отклонения от заданного плана по объемам поступления компонентов, приготовления и отгрузки продуктов

□ количество переключений режимов работы оборудования (переключение смесителя на приготовление другого типа продукта, изменение компонентного резервуара, из которого компонент поступает на смеситель и т.д.)

В результате решения задачи построения расписаний смешения товарных нефтепродуктов должны определяться моменты времени начала и окончания:

□ смешений производимой продукции на каждом смесителе, а также количество продукта, которое должно быть приготовлено в течение каждого смешения;

□ процессов пополнения каждого компонентного резервуара и количество компонентов, поступающих в эти резервуары в течение каждого пополнения;

□ проведения лабораторных анализов содержимого каждого из компонентных и продуктовых резервуаров.

Другими словами, в результате решения описанной задачи должно определяться расписание смешения продуктов, обеспечивающее выполнение планового задания в установленный срок, или должна быть получена информация, что данное плановое задание не может быть выполнено в полном объеме в указанный срок. Кроме того, в тех случаях, когда плановое задание выполнено быть не может, определяется расписание смешения продуктов, которое обеспечивают работу системы смешения, наиболее близкую к исходному плановому заданию.

В главе II приводится математическая формулировка задачи построения расписаний, рассматриваются основные уравнения, определяющие математическую модель. Рассматривается возможность использования разработанного подхода для решения близких задач. В качестве примера рассматривается задача выбора оборудования создаваемого цеха смешения.

Процесс функционирования системы смешения удобно представить состоящим из повторяющихся этапов (к) и шагов (п). На каждом этапе в системе смешения может происходить выполнение только одной операции по заполнению какого-либо компонентного резервуара или по его разгрузке для смешения готовых продуктов.

В течение одного этапа может производиться смешение нескольких продуктов, если для этого имеется достаточное количество компонентов, однако операции смешения разных продуктов в каждом смесителе (г) должны

отделяться друг от друга. В связи с этим каждый этап приходится разделять на определенное число шагов таким образом, чтобы на каждом шаге этапа могло происходить выполнение только одной операции смешения. Количество шагов выбирается одним и тем же для всех этапов, причем длительность разных шагов даже в одном смесителе может быть различной (рис. 4). Поэтому для определения времени, прошедшего до начала соответствующих этапов процесса, в модель вводятся следующие уравнения:

Рис.4

({к+\) = 1(к) + г(к)! (к=1,..„К)

где ¡(к) - время, прошедшее с момента старта модели и до начала к-го этапа, т(к) - длительность к-го этапа.

Длительность каждого этапа должна равняться сумме длительностей шагов, которые включены в этот этап. В соответствии с этим в модель включаются уравнения:

т(к) = 1г(к,Ю, (*=1,...Д>

где 1Г (к, Ы) - время, которое прошло с начала этапа к до конца шага N на этом этапе. Для определения этого времени в модель вводятся следующие ограничения:

Гг(Л,п) = ?г(М-1) + т,(М), к=\,...,К; п=2,...,Щ

где 1г(к,п) - время, которое прошло с начала этапа к до конца шага п на этом этапе, тг (к, п) - длительность п-го шага процесса смешения в г-м смесителе на к-м этапе.

Ограничения и уравнения модели носят различный характер. Часть ограничений призваны обеспечить материальный баланс нефтепродуктов. Примером таких ограничения являются уравнения изменения уровней в компонентных резервуарах по этапам:

Уи{к + \) = уп{к) + ип(к)-иа(к),уа{\) = , (/=!.....т;1=\,...М1);к=1.....К),

где уц (к) - количество 1-го компонента к началу этапа к в /-м компонентном резервуаре, ¿(г) - количество резервуаров, предназначенных для хранения 1-го компонента, предназначенном для хранения ¡-го компонента, и:1(к) -

количество компонента в резервуар, и~,{к) - количество компонента, отгружаемого из резервуара для смешения продуктов, К - количество этапов, УЦ - начальное количество компонентов в резервуаре.

Другим примером балансовых ограничений является уравнение рецептуры смешиваемого продукта:

^ХР^пУН^Г = %г(к), (/=1.....т; г=1,...Л' ¿=1,...Д),

у=1 л=1

где Р) (к, п) - количество готового продукта j -го типа, которое смешивается в

смесителе на п-м шаге А-го этапа, У\г (к) - количество г'-го компонента, которое

затрачивается для приготовления товарных продуктов в г-м смесителе на к-м этапе процесса смешения. Константа Н]г относится к исходным структурным данным модели и равна 1, если на г-м смесителе можно смешивать_/-й продукт,

и нулю в противном случае. IV¡¡С€- объемная доля /-го компонента в продукте/

т

Рецептура нормирована на единицу, т.е. ^ Щ™ = 1 •лля всех

■ 1=1

Другая группа неравенств носит характер структурных или технологических ограничений, например, позволяет реализовать запрет одновременного поступления компонента в несколько компонентных резервуаров (компонент поступает непрерывно):

иа(к)-хи{к)УГ < 0 , (/=1 ,...,т; /= 1.....Цг); к=1,....К),

од

(*) = !, ('=1..........К),

/=1

где константа V™3* - максимальный объем /-го резервуара, который используется для хранения /-го компонента, хи{к) - целочисленные переменные типа [0,1]. Величина хи{к) равна 1, если ¿-й компонент поступает в /-Й резервуар на этапе к и нулю в противном случае.

Примером другого технологического ограничения является ограничение на производительность смесителей. Для каждого смесителя, используемого для

приготовления бензинов, задаются верхние И7/11" и нижние IV™ допустимые скорости смешения продуктов, которые не зависят от вида продукта:

^Р;(к,п)Н¡г>1г{к,п)\¥Г +(?ДМ)-1)Гю,(г=/.....№1.....К;п=\,...,Ы),

где Утах - максимальный объем самого большого из всех резервуаров модели, 1г(к,п) - переменная, принимающая значения 0 или 1. Величина 1г{к,п) равна 1, если на п-м шаге к-то этапа на г-м смесителе происходит смешение какого-либо продукта, и нулю в противном случае. Таким образом, получается, что в случае, если на шаге п этапа к на г-м смесителе происходит смешение продукта (гг(к,п) =1), то минимальная скорость смешения ограничена снизу

величиной . Если же смешения не происходит, то правая часть становится отрицательной (Утах заведомо больше произведения 1г(к,п)1Уг"т) и ограничение не работает. Аналогично для максимальной скорости:

< /Дк,п)Ж™\ (г=/.....Я; к=1,...,К; и=1,...,Л0.

м

Еще одна группа ограничений связана с временными характеристиками модели, таким как время анализа компонента в резервуаре перед смешением (компонент может направляться на смешение только после замера его

характеристик). В модель вводятся переменные ^(к), содержащие значение

времени окончания заливки г'-го компонента в 1-й резервуар на момент начала этапа к. Эти переменные определяются следующим образом:

^(к)>^к) + (хя(к-1)-1)Т, 0=1,...,т; 1=1.....¿(0; ¿=2.....К),

где Т - длительность модели. Таким образом, получаем, что если в компонентный резервуар происходило поступление свежего компонента на этапе к-1 (х,/(к-1)=\), то значение переменной ^ (к) должно быть больше или равно 1(к). Если же поступления не было, то (к) принимает любое значение, но не меньше, чем 1СЯ (к -1), что задается ограничениями

4(к)>е'(к-1), (/=1, ...,т; /=1, ...,¿(0; к=2, ...,К).

Для учета времени проведения лабораторного анализа вводятся следующие ограничения:

% (к) + 1се" < г(к) + (1 - хЦг (к))Т, (1=1.....т,-1=1, ...,1(0; г=1, к=\....,К),

где 1сеН - время проведения анализа в компонентном резервуаре, а переменная хиг (к) равна 1, если /-й компонент отгружается из /-го резервуара для смешения в г-м смесителе на этапе к и нулю в противном случае. Таким образом, если на этапе к происходит подача /-го компонента из /-го резервуара в смеситель г (х11г(к)=1), то это означает, что с момента последнего поступления компонента в этот резервуар прошло не меньше времени, чем значение величины /сег1.

Последняя группа ограничений относится к штрафным и вводится для управления критериями оптимизации модели. Примером такого ограничения служит учет переключений смесителя (включение/выключение): х"г (к, п) > гт (к, п) - гт (к, п -1), (г=1,... Я; к=1,... ,К; п=2,... .Л), *г4(*,1) > ?г(*,1) - ?г(* -1, Л0 , (г=1,к=2, ...,К), хьг (1,1) * 1,(1,1)(г=1,...Я), 1 > хьг(к,п) > 0, (г= 1,...Д; к=\,...,К; п=2,...,Щ,

где хьг(к,п) - переменная, равная 1 в случае, если произошло включение смесителя на шаге п этапа к, т.е. если гг (к, п -1) = 0 и гг(к,п)-1. В противном случае (если смены режима смесителя не произошло или если смеситель выключился на текущем шаге) хьг (к, п) = 0. Константа 1° относится к исходным данным и равна 1, если смеситель включен на момент начала расчета модели и 0 в противном случае. Тогда суммарное по всем смесителям

количество «дополнительных» включений аь можно описать уравнением

г=1

Включая штрафные переменные в целевую функцию с различными коэффициентами можно добиться выполнения тех или иных предпочтений при получении решения.

Расчеты модели сводятся к решению задачи линейного программирования с частью целочисленных переменных. В результате расчета данной модели определяются длительности всех этапов, шагов и операций, а также значения всех целочисленных переменных, по которым определяется тип операции, выполняемой на этом этапе или шаге.

В качестве примера близких задач, которые можно решать с использованием разработанного подхода, рассматривается задача выбора оборудования для создаваемого цеха смешения товарных нефтепродуктов. Суть этой задачи состоит в том, чтобы из набора доступных типовых элементов (резервуаров, смесителей) с минимальными затратами на приобретение и последующее обслуживание выбрать такое оборудование цеха смешения, которое обеспечило бы работоспособность цеха исходя из проектной производительности завода. Использование данной модели позволит автоматизировать процесс создания и оценки эффективности технологических схем смесительного блока нефтеперерабатывающего завода.

Выбор количества и типов элементов оборудования производится из следующих соображений. Сначала задается заведомо избыточное количество резервуаров и смесителей, а затем в результате расчета модели вследствие минимизации затрат на закупку, установку, а также обслуживание включаемого в систему оборудования, в ней будет оставлено только необходимое их количество и выбран тип каждого из элементов.

Для решения задачи выбора оборудования в модель построения расписаний необходимо ввести ряд дополнительных ограничений. Например, в качестве г-го смесителя может быть либо выбран смеситель только одного какого-то типа, либо г-й смеситель в системе вообще не нужен. Для учета этой возможности, введем в модель следующие ограничения:

|Х<1, о=1,..,л),

Л-1

2 л (к>п)~ В иг ^пих - 0 > (г=1.....Я; Ь=\,...,Н: к=\,...,К; п=\,...,Щ,

где Ву - целочисленная переменная типа [0,1], 2л{к,п) - количество продукта, которое смешивается в г-м смесителе И-го типа на п-м шаге к-го этапа. Сумма величин Вкг равна 1, когда в системе будет использоваться г-й смеситель, и 0 в противном случае. Величина ВЬг равна 1, если г-й смеситель

является смесителем к-го типа и 0 в противном случае. Следовательно, и переменная 2гк (к,п) может быть отличной от нуля только для случая, когда /■й смеситель будет смесителем А-го типа, Утах - максимальный объем самого большого из всех типов резервуаров модели.

Еще одним отличием модели выбора оборудования от модели построения расписаний является тот факт, что распределение продуктов смесителям не являются фиксированным. Каждый приготавливаемый продукт должен быть «назначен» какому-либо смесителю, причем только одному. Рассмотрим целочисленную переменную х¡г(к,п) типа [0,1]. Величина х]г{к,п) равна 1, если на п-м шаге к- го этапа в г- м смесителе готовится продукт у-го типа, и нулю в противном случае. Величина х]г (к, п) может отличаться от нуля только в том

случае, если ]-й продукт назначен г-му смесителю.. Для учета этого факта в

модель включаются следующие ограничения:

х.г{к,п) < Н)г, 0=1,...,р; г=1,...Л к=\,...,К; п=\,...,Щ,

¿Яуг=1, 0=1 ,...,р),

г-1

где Н]г— целочисленные переменные типа [0,1]. Величина Н}г равна 1, если в

г-м смесителе может готовиться продукт у-го типа, и нулю в противном случае.

При смешении бензинов с применением нескольких смесителей низкооктановые и высокооктановые бензины стараются смешивать на различных смесителях. Пусть в нашей модели продукты с более высоким октановым числом имеют более высокий порядковый номер т.е. октановое число 1-го продукта ниже октанового числа _/'-го продукта для всех /> 1, октановое число 2-го продукта ниже октанового числа всех продуктов р>2 и далее аналогично для всех продуктов. Распределение продуктов по смесителям происходит «непрерывным» относительно октанового числа бензина образом. Это означает, что октановое число каждого из бензинов, смешиваемых на (/-+1)-м смесителе, выше октанового числа каждого из бензинов, смешиваемых на г-м смесителе.

Для пояснения этого правила рассмотрим пример с 2 смесителями и 4 продуктами. Пусть первый продукт смешивается на 1-м смесителе, 4-й на втором, тогда для 2-го и 3-го продуктов есть несколько вариантов назначения смесителя:

• 2 и 3-й продукты смешиваются на 1-м смесителе

• 2-й продукт смешивается на 1-м смесителе, а 3-й продукт на 2-м

• 2 и 3-й продукты смешиваются на 2-м смесителе

Ситуация, когда 3-й продукт смешивается на 1-м смесителе, а 2-й продукт-на 2-м смесителе, недопустима.

Представим распределение продуктов по смесителям в виде матрицы Я, в строках которой будут стоять продукты, а в столбцах - смесители. Если элемент этой матрицы Я -г равен единице, то это означает, что на г-м смесителе

готовится /й продукт. Тогда с учетом "правильности" распределения продуктов (бензинов) по октановому числу допустимыми будут являться столбцы вида: (0...01 ...10...0)т, (1 ...10...0)т или (0...01 ...1)т. Введем

целочисленную переменную Н1° типа [0,1]. Величина Я]г° =1, если Н]г -1 и

Ну+1г =0. В противном случае Н1° =0.

Следующие ограничения позволяют добиться «правильного» распределения продуктов по смесителям:

я;.г° -Я;> + Я,Ч1, >= 0, а=\,...,р-1; г=1,...,Л),

и для последней строки матрицы А:

¿Я)г°<1, (г=/...,/?).

м

Минимальные и максимальные объемы резервуаров (-'(ш,п, определяются типами выбранных резервуаров:

М /=1 /=1

где Аф - целочисленные переменные типа [0,1], у*шс и к™"1' - минимальный

и максимальный объемы резервуара /-го типа (/=1 ,...,/г). Величина равна 1,

если /-й резервуар для хранения г-го компонента является резервуаром /-го типа и 0 в противном случае.

Критерием оптимизации в таких моделях может служить минимизация общей стоимости закупки и установки оборудования, а также будущих затрат на его эксплуатацию.

Функционал модели в этом случае будет иметь вид: (2.39)

т АО) К Р 5(|) Г X Н

Й1 Ы /=1 У=1 М /=1 Г=1 А=1

где рс, (Зр и /Зь - весовые коэффициенты, с^ - стоимость компонентного резервуара /-го типа, сс{ - стоимость обслуживания компонентного резервуара /го типа (/==!,.Срг - стоимость закупки и монтажа продуктового

резервуара /-го типа, Су - стоимость обслуживания продуктового резервуара f-го THnä :(/=l,..,F), С\ — стоимость закупки и установки смесителя h -го

типа, Cbh — стоимость обслуживания смесителя h-rо типа (h—\,...,H).

Расчеты модели сводятся к решению задачи линейного программирования с частью целочисленных переменных. В результате расчета определяются длительности всех этапов, шагов и операций, тип выполняемой на каждом этапе или шаге операции, а также структурные целочисленные переменные, по значениям которых и определяется конфигурация оборудования.

Глава III посвящена разработке системы SeMix (Sequence of Mixing), реализующей динамическую модель построения расписаний работы цеха смешения товарных нефтепродуктов. Приводится структурная схема системы с описанием каждого из элементов, перечисляются ее функциональные возможности. Описываются исходные и выходные данные системы, приводятся требования к исходным данным. Система SeMix вошла в цепочку программных продуктов компании Honeywell, предназначенных для составления производственного плана НПЗ, поэтому дается краткое описание каждого из существующих программных продуктов в цепочке систем для планирования, обосновывается место системы SeMix в этой цепочке. Рассматривается методология использования системы SeMix совместно с программным пакетом расчета оптимальной рецептуры приготовления нефтепродуктов BLEND для одновременной оптимизации ресурсов и оборудования цеха смешения. Описывается принцип интеграции системы SeMix с существующими информационными системами предприятия, рассматривается процедура внедрения и применения системы SeMix на предприятии. Приводится пример решения практической задачи, с описанием полного набора исходных данных и результатами решения в виде графиков, таблиц и диаграммы Гантта.

Для хранения входной информации Системы (структуры модели, параметров решения, уровнях взливов и т.д.), а также результатов решения используется СУБД MS Access. Графический Интерфейс Пользователя Системы создан средствами MS Visual Basic, отдельные модули, связанные с решением и созданием отчетов разработан с использованием других программных инструментов (MS Visual С++, GAMMA).

Отчеты решения создаются как в текстовом формате, так и с использованием инструментария табличных редакторов (MS Excel). Также, по результатам решения создается файл в формате XML.

Система SeMix состоит из следующих блоков (рис. 5):

□ блока импорта данных из XML файла (IMPORT XML). Импорт данных через этот интерфейс применяется для получения данных о структуре

Рис.5

модели, рецептуре и т.д. из системы расчета оптимальных рецептур и объемов смешения (BLEND);

□ блока импорта данных из конвертера Access (IMPORT DB). Импорт данных через этот интерфейс применяется для получения оперативных данных из информационной системы клиента;

□ базы данных (SCHED DB) для хранения вводимой информации и полученных результатов;

□ графического интерфейса пользователя (GUI), служащего для отображения и изменения текущих данных проекта, параметров настройки решателя, а также отображения текстовых и графических отчетов системы;

□ блока вывода справочной информации по системе (HELP);

□ блока контроля корректности исходных данных (DATA TEST), отправляемых на решение. Запускается перед началом решения модели. В случае если данных недостаточно, либо они противоречивы, решение прекращается, а пользователь получает информацию об обнаруженных несоответствиях;

□ блока генерации матрицы задачи ЛП (MATRIX);

□ решателя (SOLVER);

□ блока интерпретации результатов решения (GETSOL). В случае, если решение не найдено, пользователь получает сообщение о невозможности решения модели. При успешном исходе генерируется

файл в формате XML, информация из которого затем добавляется в базу данных, генерируются текстовые отчеты, отчеты в формате Excel.

Структуры хранения данных в информационных системах предприятия могут сильно отличаться от таковой в системе SeMix. В связи с этим для синхронизации данных необходимо применять некую программную утилиту преобразования. Такая утилита может быть реализована средствами MS Access версии 97 и выше (рис. 6).

Для реализации данной схемы, создается файл базы данных MS Access, в котором создаются таблицы,

связанные со структурами хранения данных заказчика, из которых формируются запросы требуемого для непосредственного импорта в систему SeMix формата. Таким образом, MS Access работает в качестве гибкого, легко настраиваемого

конвертера данных,

могут быть совершенно - доступ к ним должен обеспечиваться средствами ODBC или встроенными возможностями MS Access.

Для идентификации соответствия объектов в структурах хранения данных заказчика объектам проекта SeMix необходимо использовать систему кодировок, которую можно редактировать существующими средствами редактирования таблиц кодировок системы SeMix.

Группы внешних данных, предназначенных для импортирования, представляются в виде отдельных таблиц строго определенных форматов. Заказчик предоставляет данные из своих систем в требуемом формате, либо другом, при условии, что предоставленные данные могут быть преобразованы к требуемому формату средствами Microsoft Access.

В главе IV рассматривается опыт практической реализации результатов диссертационной работы. Описываются технологические особенности производства товарных нефтепродуктов на Пермском и Лисичанском НПЗ, описывается процедура внедрения, приводятся примеры решения задач построения расписаний для двух заводов. Перечисляются функциональные расширения системы SeMix, созданные в процессе внедрения.

Рис.6.

Структуры хранения данных произвольными, единственное

Заказчика требование

Внедрение системы 8еМ1х на Пермском НПЗ осуществлялось на участке смешения бензинов и нефтехимического сырья (рис. 7). Производственный блок в проекте смешения включал в себя приготовление двух марок бензинов (Премиум-95 и Регуляр-92), а также трех марок продуктов для последующей поставки на нефтехимической завод (СУВ - сырье углеводородное, ПРБ -прямогонный бензин, фракция углеводородная). Большое количество процессов вторичной переработки нефти на данном предприятии обуславливает наличие многочисленных компонентов (15 потоков), поступающих в цех смешения. Компоненты для смешения бензинов поступают в парк компонентных резервуаров и затем из них направляются на станцию смешения, а СУВ, ПРБ и углеводородная фракция готовятся в продуктовых

Рис.7.

резервуарах путем непосредственной подачи в них потоков компонентов с установок.

Как видно из рис. 7 структуру рассматриваемого проекта смешения можно разделить на три отдельных блока: приготовление бензинов; приготовление продуктов СУВ и ПРБ; приготовление углеводородной фракции. Построение расписания выполнения производственных операций на сутки для каждой из подзадач потребовало не более 10 секунд на ЭВМ с процессором Pentium IV (с тактовой частотой 3 ГГц и оперативной памятью 512 Мб).

Внедрение системы SeMix на Лисичанском НПЗ осуществлялось на производстве смешения бензинов. В рассматриваемом производственном блоке имеется два смесителя и готовится две марки бензинов А92 и А95 (рис. 8). Основным компонентом бензина А95 является поток с установки

каталитического крекинга (стабильный бензин). Поскольку качественные характеристики этого потока достаточно стабильны, то его направляют на станцию смешения «напрямую» без использования компонентных резервуаров. Таким образом, этот поток является определяющим для скорости смешения продукта А95. В те промежутки времени, когда А95 не производится, поток с установки каталитического крекинга направляют в группу резервуаров, предназначенных для его хранения (208, 209, 235, 238). Поток катализата JI-35 используется для приготовления обеих марок бензинов и также подается на смесители напрямую без резервуаров, причем при одновременном смешении продуктов этот поток делится между смесителями (одновременно подается в оба смесителя). Оставшиеся четыре компонентных потока подаются в парк компонентных резервуаров и затем из этих резервуаров могут поступать на смешение продуктов, причем все компонентные резервуары, согласно

А

существующей в цехе практике работают «на проход» (разрешены одновременная подача потока с установки и слив из него на смешение).

Построение расписания выполнения производственных операций на сутки потребовало около 80 секунд на ЭВМ с процессором Pentium IV (с тактовой частотой 3 ГГц и оперативной памятью 512 Мб).

Разработка системы

К

Рис. 8.

автоматизированного построения расписании смешения товарных нефтепродуктов 8еМ1х, описанной выше, осуществлялась на основе постановки задачи, сформулированной исходя из общих принципов смешения товарных продуктов на нефтеперерабатывающих заводах. Однако каждый завод обладает различными особенностями и технологическими тонкостями приготовления продукции, иногда довольно специфичными. К сожалению, учесть эти особенности в первоначальной постановке задачи не представлялось возможным с одной стороны из-за закрытости информации, а с другой стороны из-за отсутствия на заводах актуальной документации о технологии смешения. Описание технологии либо отсутствует вовсе либо устарело и не отражает текущую ситуацию на производстве.

Таким образом, детальная постановка задачи построения расписаний для каждого конкретного завода возможна уже после начала процесса внедрения программного продукта на этапе обследования производства. Именно поэтому внедрение потребовало внесения корректировок в постановку задачи и привело к необходимости доработки как математической модели, так и интерфейсной части системы SeMix.

Среди технологических особенностей приготовления товарных нефтепродуктов, которые не были предусмотрены в базовой версии системы SeMix и были учтены в процессе проведения внедрений, можно выделить несколько ключевых проблем:

□ Прямая подача компонентов с установки на смеситель без использования компонентного резервуарного парка.

□ Одновременная подача нескольких компонентных потоков в один компонентный резервуар или последовательная подача одного компонентного потока в несколько резервуаров.

□ Последовательное смешение компонентов, когда компоненты поступают не одновременно. Особенностью таких смешений является определенный порядок закачки компонентов. Поскольку трубопровод закачки компонентов входит в нижнюю часть продуктового резервуара, то компоненты с меньшей плотностью стараются закачивать после более тяжелых.

Таким образом, накопленный опыт внедрения позволил существенно расширить базовые функции системы SeMix и создать полноценный коммерческий продукт.

В заключении сформулированы основные выводы и результаты, полученные в диссертационной работе.

В приложениях приведены структуры хранения и передачи данных системы SeMix (Приложение 1), внешний вид отчетов, получаемых по результатам решения системы в формате Excel (Приложение 2), описание и внешний вид графического интерфейса пользователя SeMix (Приложение 3) а также материалы, подтверждающие практическое внедрение полученных результатов (Приложение 4).

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Рассмотрена задача оптимального управления процессами смешения товарных нефтепродуктов. Обоснована ее декомпозиция на задачу верхнего уровня - нахождения оптимальных рецептур и оперативных планов смешения товарных продуктов, и задачу нижнего уровня -построения оптимальных расписаний смесительных операций. Получен Патент Российской Федерации на способ управления процессом смешения нефтепродуктов.

■ 2. Разработаны на основе событийного подхода новые принципы ; построения динамических моделей оптимальных расписаний смесительных операций и исследованы конкретные динамические модели смешения, которые сводятся к решению задачи линейного целочисленного программирования. Получены практические результаты, позволившие реализовать эффективный численный алгоритм.

3. Разработана программная реализация динамических моделей оптимальных расписаний смесительных операций и создан коммерческий программный пакет SeMix, вошедший в цепочку программных продуктов компании Honeywell для планирования производства. В качестве решателя задачи математического программирования выбран и обоснован коммерческий программный продукт XPRESS (Dash Associates). Разработанный программный пакет SeMix встроен в качестве дополнительного модуля в систему оптимизации смешения товарных нефтепродуктов BLEND 2000 (Honeywell).

4. Разработана на основе событийного подхода динамическая модель для решения задачи оптимального выбора оборудования при проектировании цеха смешения. Разработана методология использования модели выбора оборудования при проектировании цеха смешения.

5. Разработанная система SeMix внедрена на Пермском НПЗ (ОАО «Пермнефтеоргсинтез») и Лисичанском НПЗ (ЗАО «ЛИНИК») в рамках выполнения договорных работ компании Honeywell, что позволило повысить качество планирования смешения топлив, уменьшить количество нештатных ситуаций на производстве, снизить процент получения некондиционной продукции, а также уменьшить трудозатраты операторов смешения.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Аносов A.A., Антонов A.B., Хоботов Ё.Н. Моделирование в задачах выбора оборудования для систем смешения нефтепродуктов / Труды XLVI научной конференции МФТИ, Москва, 2003.

2. Аносов A.A., Антонов A.B., Хоботов E.H., Пациаиский A.B. Об одном подходе к построению систем выбора оборудования для цеха смешения нефтепродуктов / Труды XLVII научной конференции МФТИ, Москва, 2004.

3. Аносов A.A., Антонов A.B., Ефитов Г.Л., Хоботов E.H. Метод построения расписаний смешения нефтепродуктов в непрерывном времени / Труды международной научно-методическая конференция "Инновационное обучение физике, математике и информатике: актуальные вопросы и перспективы", Чимкент, 2004, Стр.293-297.

4. Аносов A.A., Ефитов Г.Л., Любимов Ю.Б., Хоботов E.H. Способ автоматизированного управления смешением нефтяных топлив путем построения расписания смешений в непрерывном времени / Патент №2235350 от 27.08.04.

5. Аносов A.A., Ефитов Г.Л., Любимов Ю.Б., Хоботов E.H. Способ автоматизированного управления смешением масел из нефтяного сырья путем построения расписания смешений в непрерывном времени / Патент №2246984 от 27.02.05.

6. Аносов A.A., Хоботов E.H. Оптимальный выбор оборудования цеха смешения нефтеперерабатывающего завода / Труды XVIII Международной научной конференция «Математические методы в технике и технологиях», ММТ-18, Казань, 2005, Т2, Стр.51-55.

7. Аносов A.A., Ефитов Г.Л., Хоботов E.H. Применение теории расписаний для планирования смесительных операций в непрерывном времени / Труды XVIII Международной научной конференция «Математические методы в технике и технологиях», МММТ-18, Казань, 2005, Т2, Стр.55-60.

8. Аносов A.A., Антонов A.B., Хоботов E.H. Моделирование в задачах выбора оборудования для систем по смешению нефтепродуктов // Автоматика и телемеханика, №7, 2006, Стр. 170-189.

Личный вклад. В [1-2], [6], [8] поставлена в общем виде задача определения необходимого оборудования для проектируемого цеха смешения товарных нефтепродуктов, предложены принципы моделирования механизмов выбора оборудования из типового набора. Проведены вычислительные эксперименты.

В [3], [7] предложены принципы использования математической модели для построения расписаний смешения топлив, разработаны принципы минимизации числа переключений оборудования в получаемом расписании смешений. Проведены вычислительные эксперименты.

В [4-5] разработан алгоритм управления смешением товарных нефтепродуктов, предложена структура функциональных блоков компьютерной системы, позволяющей автоматизировать процесс управления.

Принято к исполнению 21/02/2007 Исполнено 22/02/2007

Закат № 132 Тираж: 100 экз.

Типография «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 115230, Москва, Варшавское ш., 36 (495) 975-78-56 www.autoreferat.ni

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОСОБЕННОСТИ НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО ПРОИЗВОДСТВА. СУЩЕСТВУЮЩИЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПЛАНИРОВАНИЯ

НЕФТЕПЕРЕРАБОТКИ.

1.1. Особенности нефтеперерабатывающего производства.

1.2. Обзор существующих подходов к моделированию процессов смешения товарных нефтепродуктов.

1.3. Планирование и построение расписаний смешения товарных нефтепродуктов.

1.3.1. Задача расчета оптимальных рецептур и объемов смешения.

1.3.2. Проблемы реализации оптимального плана.

1.3.3. Формулировка задачи построения расписаний приготовления товарных нефтепродуктов.

ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ФОРМУЛИРОВКА ЗАДАЧИ ПОСТРОЕНИЯ РАСПИСАНИЙ СМЕШЕНИЯ ТОВАРНЫХ НЕФТЕПРОДУКТОВ. РЕШЕНИЕ БЛИЗКИХ ЗАДАЧ.

2.1. построе] 1ие расписаний смешения. поста1ювка задачи. требования к создаваемой модели.

2.2. Основные уравнения и принципы создания модели построения расписаний смешения.

2.3. Применение модели построения расписаний для решения близких задач.

2.3.1. Задача выбор оборудования цехов смешения топлив. Постановка задачи. Требования к создаваемой модели.

2.3.2. Основные уравнения и принципы создания модели выбора оборудования для цехов смешения тотив.

2.3.3. Использование модели.

2.3.4. Результаты вычислительных экспериментов.

ГЛАВА 3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ ПОСТРОЕНИЯ РАСПИСАНИЙ СМЕШЕНИЯ ТОВАРНЫХ НЕФТЕПРОДУКТОВ.

3.1. Планирование производства топлив с помощью пакета программ компании

Honeywell.

3.2. Разработка программного комплекса SeMix.

3.2.1. Общий алгоритм разработки комплекса SeMix.

3.2.2. Требования, предъявляемые к системе.

3.2.3. Набор исходных данных.

3.2.4. Выходные данные системы.

3.2.5. Функциональные блоки системы.

3.2.6. Средства контроля.

3.3. Использование системы SeMix.

3.3. 1. Процедура решения задачи построения расписаний. Выбор весовых коэффициентов.

3.3.2. Связь с внешними системами.

3.3.3. Применение результатов решения на объекте.

3.4. Пример peuiei 1ия задачи построй шя расписаний смеши шя топлив.

ГЛАВА 4. ОПЫТ ПРАКТИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ ЗАДАЧИ ПОСТРОЕНИЯ РАСПИСАНИЙ СМЕШЕНИЯ ТОВАРНЫХ НЕФТЕПРОДУКТОВ.

4.1. Практика внедрения системы SeMix на НПЗ.

4.2. Внедрение системы SeMix на Пермском нефтеперерабатывающем заводе.

4.2.1. Особенности приготовления товарных топлив на Пермском НПЗ.

4.2.2. Построение расписаний смешения бензинов.

4.2.3. Построение расписаний смешения продуктов для нефтехимии.

4.2.3. Результаты внедрения системы SeMix.

4.3. Внедрение системы SeMix на Лисичанском нефтеперерабатывающем заводе.

4.3.1. Особенности приготовления товарных топлив на Лисичанском НПЗ. Построение расписаний смешения бензинов.

4.3.2. Результаты внедрения системы SeMix.

4.4. Расширение функций системы SeMix.

Актуальность. Возрастающие с каждым годом объемы потребления нефтепродуктов, а также появление все более строгих требований, предъявляемых к их качественным характеристикам, приводят к необходимости существенного увеличения степени автоматизации нефтеперерабатывающих заводов.

Наибольшую эффективность от оптимизации использования оборудования и ресурсов нефтеперерабатывающего завода можно получить на этапе приготовления товарных нефтепродуктов при смешении промежуточных продуктов переработки нефти, которые поступают в цех смешения с установок разгонки нефти и вторичных процессов. Решение этой задачи без применения специализированных вычислительных систем проблематично из-за большого количества качественных спецификаций, которым должен удовлетворять конечный продукт, а также ограниченного набора ресурсов (например, высокооктановых компонентов) для получения конечного продукта. Более того, возрастающие с каждым годом экологические требования к топливам делают практически невозможным расчет рецептур их смешения без применения вычислительной техники.

Оптимальный расчет рецептуры получения конечных смесей позволяет получать более высококачественные продукты с меньшими затратами, и в то же время наилучшим образом использовать все доступные ресурсы. Чем меньше запас продукта по качеству (превышение фактического значения показателя качества) по сравнению со спецификацией (к примеру, по октановому числу), тем дешевле себестоимость [1]. Поскольку даже для небольшого завода суточная производительность продукции составляет десятки тысяч тонн, то при оптимально подобранной рецептуре прибыль от такой экономии может достигать десятков тысяч долларов в сутки [2].

На сегодняшний день существует ряд коммерческих пакетов, позволяющих оптимизировать использование сырьевых ресурсов цеха смешения. Эти программы дают возможность автоматически рассчитывать оптимальную с экономической точки зрения рецептуру смешения каждого продукта исходя из объемов и качественных характеристик имеющегося сырья. Задав наличие и свойства компонентов смешения и указав требования по спецификациям товарных продуктов, а также введя цены компонентов и продуктов, оператор с помощью такого комплекса может получить наиболее выгодный план смешения, включающий в себя рецептуру и объемы каждого из производимых продуктов.

Однако, для производства недостаточно только определения оптимальной рецептуры приготовления продукта, исходя из имеющихся компонентов и требований по качеству. Наиболее распространенные программные комплексы (например, система BLEND компании Honeywell), применяемые на нефтеперерабатывающих заводах для планирования смешения товарных продуктов решают статическую задачу па сутки и не позволяют учитывать временные характеристики технологии производства топлив. Это может приводить к недостаточно эффективному использованию оборудования товарного цеха, а также к возникновению ситуаций, когда полученный данной системой план оказывается нереализуемым.

Поэтому для обеспечения возможности соблюдения выбранных рецептов, реализации производственного плана с минимальными отклонениями, наиболее эффективного использования оборудования цеха смешения, а так же для предотвращения возникновений непредвиденных ситуаций, необходимо строить расписание выполнения всех операций цеха смешения.

В настоящий момент наиболее часто встречающимися инструментами построения расписаний являются электронные таблицы, которые позволяют пользователям «вручную» строить примерный график выполнения производственных операций. Эти инструменты приносят большую пользу при оценивании потенциальных возможностей или определении недопустимости выполнения плана. Однако большую гибкость и эффективность может дать использование инструментов для автоматического построения оптимального расписания.

Отметим, что при построении расписания необходимо принимать во внимание тот факт, что в планировании и оперативном управлении на российских НПЗ рассматриваются такие понятия, как производственные и транспортные сутки. Первые учитывают производственные операции, а вторые - отгрузку продукции потребителям. Проблема состоит в том, что два этих временных интервала, как правило, сдвинуты один относительно другого, притом, что необходимо учитывать ограничения каждого из них (например, производственные сутки могут начинаться в 8:00, а транспортные в 18:00). Одновременный учет планов по отгрузке и производству без применения автоматизированных систем приводит к дополнительным трудностям.

Кроме того, существует еще несколько причин, по которым применение автоматизированных систем построения расписаний становится все более актуальным: соблюдение спецификаций по качеству и точность реализации планов производства нефтепродуктов являются первоочередными для заводов; уровень автоматизации заводов неуклонно растет, так что текущие технологические данные (уровни в резервуарах, скорости и качественные характеристики потоков и т.д.) доступны в базе данных предприятия в любой момент и возможен автоматический импорт этих данных; появляются все более мощные и недорогие компьютеры, и, кроме того, технология оптимизации, особенно в области целочисленного программирования достигла такого уровня, что получение решения даже сложных задач возможно за относительно короткие промежутки времени; появляется все большее количество математических моделей, достаточно точно отражающих технологические особенности производства.

Целью диссертационной работы является разработка оптимизационной модели построения расписаний смешения товарных нефтепродуктов, которая позволила бы строить расписания работы цеха смешения в непрерывном времени, максимально учитывая все технологические аспекты производства; разработка методологии использования данной модели, а также создание программного продукта, реализующего разработанную модель.

Методы исследования. Основные результаты получены с использованием методов моделирования производственных процессов, исследования операций, декомпозиции, линейного математического программирования с частью целочисленных переменных, имитационного моделирования, а также путем проведения практических и экспериментальных расчетов на ЭВМ.

Научная новизна. Совокупность проведенных в диссертации теоретических и прикладных исследований позволила предложить динамическую модель составления расписаний в процессах приготовления товарных нефтепродуктов. При этом:

Исследованы возможности и показаны принципиальные ограничения существующих подходов к планированию работы цеха смешения НПЗ.

Исследована задача оптимального управления процессами смешения товарных нефтепродуктов. Обоснована ее декомпозиция на задачу верхнего уровня -нахождения оптимальных рецептур и оперативных планов смешения товарных продуктов, и задачу нижнего уровня

Разработаны на основе событийного подхода новые принципы построения динамических моделей оптимальных расписаний смесительных операций и исследованы конкретные динамические модели смешения, которые сводятся к решению задачи линейного целочисленного программирования.

Разработаны новые методы планирования смесительных операций товарных топлив и масел с помощью автоматизированного построения расписаний SeMix, подтвержденные патентами РФ за номерами № 2235350 и № 2246984 от 27.08.04 и 27.02.05, соответственно.

Практическая ценность. Разработанные в диссертации теоретические положения, методы, программные средства позволяют решать задачу оптимального смешения нефтепродуктов с учетом динамики смесительных операций, производительности оборудования, длительности процессов сертификации и т.д. Важное практическое значение имеет повышение эффективности работы цехов смешения путем более полного использования ресурсов смесительного оборудования, равномерной работы узлов смешения, уменьшения затрат рабочего времени операторов, а также максимально полного выполнения графика отгрузки и производственного плана.

Результаты исследований доведены до создания коммерческого программного продукта и его внедрения.

Реализация результатов работы. Результаты теоретических и прикладных исследований, проведенных в диссертации, внедрены при решении задачи построения суточных планов смешения нефтепродуктов па Пермском НПЗ («ЛУКОЙЛ») и Лисичанском НПЗ (Украина, «ТНК-BP») в рамках выполнения договорных работ компании Honeywell.

Внедрение системы дало возможность повысить эффективность работы цехов смешения и качество планирования. При этом сократились затраты ручного труда операторов производства, снизился процент получаемого брака, сократилось время задержек при выполнении отгрузки готовой продукции.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались па XLVI и XLVII научных конференциях МФТИ (Москва 2003, 2004), Международной научно-методической конференции "Инновационное обучение физике, математике и информатике: актуальные вопросы и перспективы" (Чимкент 2004), Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» МММТ-18 (Казань 2005), семинарах Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, а также на совещаниях специалистов компании Honeywell.

Публикации. По теме диссертации автором опубликовано 8 печатных работ.

Структура н объем диссертации. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений.

Заключение

В диссертации исследованы актуальные в научном и практическом отношении вопросы построения систем для автоматизированного построения расписаний смешения товарных топлив, а также выбора конфигурации создаваемого цеха смешения нефтеперерабатывающего завода.

В диссертационной работе получены следующие основные результаты:

1. Рассмотрена задача оптимального управления процессами смешения товарных нефтепродуктов. Обоснована ее декомпозиция иа задачу верхнего уровня -нахождения оптимальных рецептур и оперативных планов смешения товарных продуктов, и задачу нижнего уровня - построения оптимальных расписаний смесительных операций. Получен Патент Российской Федерации на способ управления процессом смешения нефтепродуктов.

2. Разработаны на основе событийного подхода новые принципы построения динамических моделей оптимальных расписаний смесительных операций и исследованы конкретные динамические модели смешения, которые сводятся к решению задачи линейного целочисленного программирования. Получены практические результаты, позволившие реализовать эффективный численный алгоритм.

3. Разработана программная реализация динамических моделей оптимальных расписаний смесительных операций и создан коммерческий программный пакет SeMix, вошедший в цепочку программных продуктов компании Honeywell для планирования производства. В качестве решателя задачи математического программирования выбран и обоснован коммерческий программный продукт XPRESS (Dash Associates). Разработанный программный пакет SeMix встроен в качестве дополнительного модуля в систему оптимизации смешения товарных нефтепродуктов BLEND 2000 (Honeywell).

4. Разработана на основе событийного подхода динамическая модель для решения задачи оптимального выбора оборудования при проектировании цеха смешения. Разработана методология использования модели выбора оборудования при проектировании цеха смешения.

5. Разработанная система SeMix внедрена на Пермском НПЗ (ОАО «Пермнефтеоргсинтез») и Лисичанском НПЗ (ЗАО «ЛИНИК»), что позволило повысить качество планирования смешения топлив, уменьшить количество нештатных ситуаций на производстве, снизить процент получения некондиционной продукции, а также уменьшить трудозатраты операторов смешения.

1. Соркип Л.Р. Современные технологии управления в нефтегазовом комплексе. Учебное пособие М.:МФТИ, 2003.

2. Официальный сайт компании Honeywell htlp://Honey\vell.com

3. Grossmann I.E., Van den Heever S.A. and Harjunkoski I. Discrete optimization methods and their role in the integration of planning and scheduling // AIChE Symposium Series 2002. V. 98. No. 326, P. 150-168.

4. Shah, N. Single- and multisite planning and scheduling: Current status and future challenges //AIChE Symposium Series. 1998. V. 94. No 320. P. 75-90.

5. Dorndorf U., Pesch E. Genetic Algorithms for Job Scheduling // Operations Research Proceedings. 1992. Springer. P. 243-250.

6. F. Glover, M. Laguna. Tabu Search Kluwer Academic Publisher, Dordrecht, The Netherlands, 1997.

7. F. Blomer, H.O. Gtinther. LP-based heuristics for scheduling chemical batch processes // International J. of Production Res. 2000, V. 35. P.1029-1051.

8. Reklaitis G. V. Overview of scheduling and planning of batch process operations: Technical report NATO Advanced Study Institute - Antalaya, Turkey. 1992.

9. Pinto J.M. and Grossmann I.E. Assignment and sequencing models for the scheduling of chemical processes //Annals of Operations Research. 1998. V. 81, P. 433-466.

10. Ierapetritou M.G., Floudas C.A. Effective continuous-time formulation for short-term scheduling. I. Multipurposebatch processes // Ind. Eng. Chem. Res. 1998. V. 37. P. 43414359.

11. Betchel Corp. PIMS (Process Industry Modeling System): User's manual, version 6.0. -Houston. TX. 1993.

12. Booner and Moore Management Science. RPMS. (Refinery and Petrochemical Modeling System): A system description, Houston, TX. 1979.

13. Jia Z, Iearapetritou M. Efficient short-term scheduling of refinery operations based on a continuous time formulation // Сотр. Chem. Eng. 2004. V. 28. P. 1001-1019.

14. Lee #., Pinto J.M, Grossmann I.E., Park S. Mixed-integer linear programming model for refinery short-term scheduling of crude oil unloading with inventory management // Ind. Eng. Chem. Res. 1996. V. 35. P. 1630-1641.

15. Quesada I., Grossmann I.E. Global optimization of bilinear process networks with multicomponents flows // Сотр. Chem. Eng. 1995. V. 19. P. 1219-1242.

16. Kelly J.D., Mann J.L. Crude-oil blend scheduling optimization: An application with multi-million dollar benefits Parts 1 and 2 I I Hydrocarbon Processing 2003. June/July. P. 4753/72-79.

17. Jia Z, Iearapetritou M., Kelly J.D. Refinery Short-Term Scheduling Using Continuous Time Formulation: Crude-Oil Operations // Ind. Eng. Chem. Res. 2003. V. 42. P. 3085-3097.

18. Alle A., Pinto J.M. A General Framework for Simultaneous Cyclic Scheduling and Operational Optimization for Multiproduct Continuous Plants // Brazilian Journal of Chemical Engeneering. 2002. V. 19. No. 4, P. 457^166.

19. Pinto J.M., Moro L.F.L. A Planning Model For Petroleum Refineries // Braz. J. Chem. Eng. 2000. V. 17 No. 4-7, P. 575-585.

20. Jia Z, Iearapetritou M. Mixed-integer linear programming for gasoline blending and distribution scheduling// Ind.Eng. Chem. Res. 2003 V. 42. P. 825-835.

21. Mendez C.A., Grossmann I.E., Harjunkoski I, Kabore P. Optimization techniques for blending and scheduling of oil-refinery operations: CAPD Annual Review Meeting -Carnegie Mellon University, Pittsburgh, 2004.

22. Glismann K, Gruhn G. Short-term scheduling and recipe optimization of blending processes // Comp. Chem. Eng. 2001. V. 25. No. 4. P. 627-634.

23. Bowman, E. H. The schedule-sequencing problem // Operations Res. 1959, V. 7. P. 621-624.

24. Manne, A. S. (1960). On the job-shop scheduling problem // Operations Res. 1960. V. 8. P. 219-223.

25. Pritsker A.A.B., Walters L.J., Wolfe P.M. Multiproject scheduling with limited resources: A zero-one programming approach // Management Science. 1969. V. 16. P. 93-108.

26. Pantelides C.C. Unified frameworks for optimal process planning and scheduling Proc. 2nd. Conf. Foundations of Comp. Aided Proc Op. 1993. P. 253-274.

27. Colt B.J., Macchietto S. Minimizing the effects of batch process variability using online schedule modification// Computers and Chemical Engineering. 1989. V. 13. P. 105-113.

28. Liu M.L., Sahinidis N.V. Optimization in Process planning under uncertainty // Ind. Eng. Chem. Res. 1996. V. 35. P. 4154^1165.

29. Ierapetritou M.G., Pistikopoulos E.N. Global optimization for stochastic planning, scheduling and design problems Global optimization in engineering design (Ed I. E. Grossmann) - Kluwer Academic Publishers. 1996. P. 231-287.

30. Balasubramanian J., Grossmann I.E. A novel branch and bound algorithm for scheduling flowshop plants with uncertain processing times // Computers and Chemical Engineering. 2002. V. 26. P. 41-57.

31. Официальный сайт компании Dash htlp://www.dashoptimizatum.com

32. Joly M., Moro L.F.L., Pinto J.M. Planning and scheduling for petroleum refineries using mathematical programming // Braz. J. Chem. Eng. 2002. V. 19. No. 2, P. 207-228.

33. Zhang N., Zhu II A novel modelling and decomposition strategy for overall refinery optimization// Сотр. Chem. Eng. 2000. V. 24. P. 1543.

34. Dujkanovic, M„ Babic, В., Milosevic, В., Sobajic, D. J., & Pao, Y. H. Fuzzy linear programming based optimal fuel scheduling incorporating blending/transloading facilities // IEEE Transactions on Power Systems. 1996. V. 11. No. 2. P. 1017.

35. Singh, A., Forbes, J. F., Vermeer, P. J., Woo, S. S. Model-based real-time optimization of automotive gasoline blending operations // Journal of Process Control. 2000. V. 10, No. 1. P. 43-58.

36. Al-Otabi G.A. and Stewart M.D. Simulation model determines optimal tank farm design // Oil & Gas J. 2004. V. 102.7, P. 50-55.

37. Stewart M.D., Trierwiler L.D. Simulating optimal tank farm design // Petroleum Technology Quarterly. 2005. Q2.

38. Blomer F., Gunther H-O. LP-based heuristics for scheduling batch processes // Int. J. Product. Res. 2000. V. 38. No. 5. P. 1029-1051.

39. Kondili E., Pantelides C.C., Sargent R.W.H. (1993). A general algorithm for short-term scheduling of batch operations. Part 1. MELP formulation // Computers and Chemical Engineering. 1993. V. 17. P. 211-227.

40. Kelly J.D. Logistics: the missing link in blend scheduling optimization // Hydrocarbon Processing. 2006. June. P. 45-51.

41. Kelly J.D. Formulating Production Planning models // Chemical Engineering Progress. 2004. January. P. 43-50.

42. Kelly J.D. Production modeling for multimodal operations // Chemical Engineering Progress. 2004. February. P. 44-46.

43. Kelly J.D. Chronological decomposition heuristic for scheduling: a divide & conquer method // AIChE Journal. 2002. V. 48. P. 2995-2999.

44. Kelly J.D. Smooth-and-dive accelerator: a pre-milp primal heuristic applied to scheduling // Computers & Chemical Engeneering. 2003. V. 27. P. 827-832.

45. Kelly J.D., Mann J.L. Flowsheet decomposition heuristic for scheduling: a relax-and-fix method // Computers & Chemical Engeneering. 2004. V. 28. P. 2193-2200.

46. Аносов А.А., Хоботов Е.Н. Оптимальный выбор оборудования цеха смешения нефтеперерабатывающего завода / Труды XIII Международной научной конференция «Математические методы в технике и технологиях», МММТ-18, Казань, 2005.

47. Аносов А.А., Ефитов Г.Л., Хоботов Е.Н. Применение теории расписаний для планирования смесительных операций в непрерывном времени / Труды XIII Международной научной конференция «Математические методы в технике и технологиях», МММТ-18, Казань, 2005.

48. Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию М.: Наука, 1983.

49. Bassett М. Н, Pekny J. F., Reklaitis G. V. Decomposition techniques for the solution of large-scale scheduling problems // AIChE J. 1996. V. 42, No. 12, P. 3373-3387.

50. Shah N. Mathematical programming techniques for crude oil scheduling // Comput. & Chemical Engineering. 1996. V. 20. Suppl. B, S1227-S1232.

51. Nott H. P., Lee P. L. An optimal control approach for scheduling mixed batch/continuous plants with variable cycle time // Comput. & Chemical Engineering. 1999. V. 23. P. 907-917.

52. Хоботов E.H. Об одном подходе к планированию работы системы по смешению нефтепродуктов//АиТ. 2004. № 9. С. 168 183.

53. Иванов Ю.Н., Токарев В.В., Уздемир А.П. Математическое описание элементов экономики. М.: Изд. фирма «Физ.-мат. лит-ра», 1994.

54. Уздемир А.П. Динамические целочисленные задачи оптимизации в экономике. М.: Изд. фирма «Физ.-мат. лит-ра», 1995.