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OPERACIÓN ÓPTIMA DE POLIDUCTOS
Diego C. CafaroIngeniería Industrial
Facultad de Ingeniería QuímicaUniversidad Nacional del Litoral
Santa Fe – Argentina
Director: Dr. Jaime Cerdá
El uso de poliductos
Economía Confiabilidad Seguridad
El problema Múltiples productos
líquidos derivados de petróleo
Único conducto Único punto de
inyección (refinería) Múltiples puntos de
descarga (depósitos)
El problema
Depósito 1
Depósito 2
Depósito 3
Depósito 4
Depósito 5
Refinería
El problema
inyectando
jet fuel
derivandogasolina
El problema
inyectando
jet fuel
derivandogasolina
El problema
inyectando
jet fuel
derivandogasolina
El problema
inyectando
jet fuel
derivandogasolina
El problema
inyectando
jet fuel
derivandodiesel
El problema
inyectando
jet fuel
derivandodiesel
El problema
inyectando
jet fuel
derivandodiesel
El problema
inyectando
LPG
derivandogasolina
El problema
inyectando
LPG
derivandogasolina
El problema
inyectando
LPG
derivandogasolina
Dimensiones
Longitud: 1000 km Diámetro: 50 cm Volumen involucrado: 196350
m3 (casi 200 millones de litros) Caudal de bombeo: 1000
m3/hora “Lead time”: 196 horas (8 días)
Complejidad “Lead times” extensos Fluctuaciones en la demanda Planes de producción preestablecidos Capacidad limitada de almacenamiento Simultaneidad de inyección y descarga Variabilidad del costo de bombeo en
función de la franja horaria Generación de interfases
Las interfases
Entre “batches” sucesivos de productos disímiles
No es común utilizar separadores físicos
La contaminación es inevitable
Jet fuel
Las interfases
Jet fuelLPG
Entre “batches” sucesivos de productos disímiles
No es común utilizar separadores físicos
La contaminación es inevitable
Las interfases
LPG Jet fuel
Entre “batches” sucesivos de productos disímiles
No es común utilizar separadores físicos
La contaminación es inevitable
Las interfases
LPG Jet fuel
Entre “batches” sucesivos de productos disímiles
No es común utilizar separadores físicos
La contaminación es inevitable
Las interfases
LPG Jet fuel
interfase Entre “batches”
sucesivos de productos disímiles
No es común utilizar separadores físicos
La contaminación es inevitable
Las interfases
LPG Jet fuel
interfase Alternativas:
Reprocesamiento en tanques de segregación
Venta como producto de menor calidad
El enfoque Modelo de Programación Lineal
Mixta Entera (MILP) Representación continua del
sistema En escala de:
Tiempo Volumen
Decisiones involucradas Secuencia de productos a inyectar
desde refinería Programa de inyección y bombeo Programa simultáneo de descarga
a depósitos Programa de entrega a clientes
desde depósitos
Restricciones
Satisfecer la demanda estimada de los mercados
Evitar las secuencias de productos prohibidas
No exceder los niveles máximos y mínimos admisibles de producto en tanques: En refinería En depósitos
Función Objetivo Minimizar costos
Costo de reprocesamiento o subestimación de interfases
Costo de bombeo, en horario normal como en horas pico
Costo de mantenimiento en inventario, tanto en refinería como en depósitos
Los resultados Para un horizonte de 75 horas:
Se redujo el “CPU solving time” de 10000 seg (Rejowsky & Pinto 2001) a 35 seg
Se obtuvo una solución de menor costo
Se extendió el horizonte de programación a 1 mes (720 horas), resultando un “CPU solving time”de 1000 seg
Nuevos desafíos Programación de las operaciones
considerando un horizonte rodante de planificación
Operación de poliductos con múltiples puntos de inyección y descarga, y flujo bidireccional
OPERACIÓN ÓPTIMA DE POLIDUCTOS
Diego C. [email protected]
Ingeniería Industrial
Facultad de Ingeniería QuímicaUniversidad Nacional del Litoral
Santiago del Estero 2829CP 3000 - Santa Fe
Argentina
Director: Dr. Jaime Cerdá
El modelo Conjuntos
I conjunto ordenado de corridas de bombeo Iold conjunto ordenado de corridas dentro del
ducto al iniciar el horizonte de planificaciónInew conjunto ordenado de corridas a ser
inyectadas durante el horizonte de planificación
S conjunto de productos refinadosJ conjunto de depósitos a lo largo del poliductoO conjunto de campañas de producción en
refinería preestablecidas
El modelo Parámetros
hmax longitud del horizonte de planificación
Pj coordenada volumétrica del depósito j a lo largo del ducto
vb caudal de bombeoqds,j demanda de producto s a ser satisfecha por el depósito j
vm máximo caudal de abastecimiento a mercados
s,s´ tiempo de “changeover” entre corridas sucesivas de producto s y s´
IFs,s´ volumen de la interfase generada entre productos s y s´
Bo tamaño de la corrida de producción en refinería o
ao , bo tiempo de inicio\fin de la corrida de producción o
El modelo Variables:
Binarias (0-1):yi,s la corrida de bombeo i se compone de producto s
siempre que yi,s = 1
xi,j(i’) una fracción de la corrida i se transfiere al depósito j
durante la inyección de la corrida i´ siempre que xi,j(i’)=1
zui,o la corrida de bombeo i finaliza luego de iniciarse la campaña de producción o, siempre que zui,o=1
zli,o la corrida de bombeo i comienza luego de culminarse la campaña de producción o, zli,o=1
El modelo ContinuasCi , Li tiempo de culminación/duración de la corrida i
Fi(i’) coordenada volumétrica superior de la corrida i dentro
del ducto a tiempo Ci’
Wi(i’) volumen de la corrida i a tiempo Ci’
Qi volumen inyectado en la corrida i
Pi,s volumen de producto s inyectado en la corrida i
Di,j(i’) volumen de la campaña i transferido desde el ducto al
depósito j durante la inyección de la corrida i´
DSi,s,j(i’)
volumen de producto s en la campaña i transferido desde el ducto al depósito j durante la inyección de la corrida i´
WIFi volumen de la interfase generada entre corridas i e (i-1)
IDs,j(i’)/IRs,
(i’) nivel de inventario de producto s en depósito j /refinería a tiempo Ci’
El modelo Restricciones
Secuenciamiento de las corridas de bombeo
Volumen de la corrida de bombeo
SssIiyyCLC newsisissiii ´,;)1(* ,',1´,1
newii IihCL max
newiii IiLvbQLvb ** maxmin
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Sssi IilyLly
max,min, *)(*)(
El modelo Volumen de las interfases
“Tracking” y evolución de los “batches” al inyectar nuevas corridas
SssiIiyyIFWIF sisissi ´,1,)1(* ,',1´,
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El modelo Factibilidad de derivación y cantidad
máxima
Balance inyección - descarga
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El modelo Producto asignado a cada corrida
Abastecimiento y satisfacción de la demanda de los mercados de influencia
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El modelo Control de inventarios
Refinería
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OoIizlhbLCzlb newoioiioio ,** ,max,
OoIizuaCvpquzuBqu newoioiooioiooi ,)*(*;* ,,,,
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El modelo Control de inventarios
Refineríanew
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El modelo Control de inventarios
Depósitos
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El modelo Función Objetivo
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![Cafaro Co. v. Laserline Corp. - Supreme Court of Ohio · [Cite as Cafaro Co. v. Laserline Corp., 2002-Ohio-5190.] STATE OF OHIO, MAHONING COUNTY IN THE COURT OF APPEALS SEVENTH …](https://img.pdfslide.net/doc/110x75/5ae83aba7f8b9a3d3b8fb448/cafaro-co-v-laserline-corp-supreme-court-of-ohio-cite-as-cafaro-co-v-laserline.jpg)
