Scheduling dynamic positioned tankers with variable travel time for offshore offoading operations

Abstract

A operação de campos de petróleo em alto mar implica na transferência de óleo que acumula em Unidades Flutuantes de Produção, Armazenamento e Descarregamento (FPSOs em inglês) para terminais em terra. Uma frota de Petroleiros Dinamicamente Posicionados (DPTs em inglês), ou navios aliviadores, é utilizada para a transferência de óleo das plataformas flutuantes até os terminais terrestres, onde depois o petróleo é transportado em grandes petroleiros ou por dutos até as refinarias. O escalonamento de uma frota de navios aliviadores, que minimiza os custos operacionais e que atenda às restrições do sistema, consiste em um problema complexo. Este trabalho propõe uma formulação em Programação Linear Inteira Mista (MILP em inglês) que avança em relação à trabalhos anteriores pela contabilização de tempos de viagem variáveis entre plataformas e terminais terrestres. As viagens dos navios aliviadores são modeladas como caminhos em um grafo direcionado tendo o terminal terrestre, plataformas flutuantes e pontos de controle como nós, enquanto os arcos representam os possíveis movimentos e operações de carregamento/descarregamento dos navios aliviadores. Do ponto de vista econômico, a frota de navios aliviadores deve ser escalonada para maximizar a produção de petróleo nas plataformas flutuantes enquanto minimiza os custos gerados pelas viagens. A combinação da formulação MILP com um solver constitui uma ferramenta para auxiliar os engenheiros na tomada de decisões. Este problema pode ser resolvido diariamente utilizando a estratégia de rolling-horizon para responder a eventos inesperados. No capítulo 1 apresentamos o problema do Planejamento do Suprimento de Petróleo que envolve desde a produção de óleo e gás nas plataformas até o atendimento da demanda do mercado com os subprodutos beneficiados nas refinarias. O escalonamento de navios aliviadores constitui um subproblema da cadeia produtiva de petróleo e possui uma importância tática dentro do planejamento das operações. No capítulo 2 discutimos alguns conceitos importantes no campo da otimização. Primeiro definimos o que é otimização e o que é um modelo de otimização utilizando como exemplo o Problema da Mochila. Em seguida, apresentamos o conceito de Programação Inteira (IP) e Programação Linear Inteira Mista (MILP) e fazemos uma breve discussão sobre algoritmos para a solução de IPs e MILPs. Também introduzimos o conceito de relaxação e sua relevância na solução de problemas de otimização. Uma seção é dedicada para a introdução de conceitos relacionados com problemas de escalonamento e roteamento e por último apresentamos alguns métodos de otimização dinâmica como o rolling-horizon e relax-and-fix. No capítulo 3, apresentamos primeiro uma formulação prévia do problema que considera os tempos de viagem entre as plataformas e os terminais terrestres como fixos e em seguida, propomos uma nova formulação que considera os tempos de viagem variáveis. Uma revisão da literatura é feita com o intuito de relacionar o modelo proposto com outros trabalhos. O capítulo termina com resultados teóricos obtidos a partir do novo modelo. No capítulo 4 desenvolvemos a relaxação Lagrangeana do problema que origina o problema Dual Lagrangeano. Em seguida, apresentamos os algoritmos utilizados para a solução do problema dual e finalizamos o capítulo desenvolvendo a decomposição da função Dual Lagrangeana que quebra a função dual em diversas funções, uma para cada navio aliviador e plataforma, permitindo assim computação paralela. No Capítulo 5 definimos uma instância exemplo com campos de petróleo, terminais terrestres e navios aliviadores, no qual as análises computacionais são feitas. A primeira análise consiste em comparar os limites obtidos pela relaxação Lagrangeana e a relaxação linear do problema. Os métodos do subgradiente e de geração de restrições sob demanda foram utilizados para a solução do problema Dual Lagrangeano. Em seguida, comparamos a solução estática, onde o problema é resolvido para todo o horizonte de planejamento, com a solução dinâmica obtida utilizado as heurísticas de rolling-horizon e relax-and-fix. Estas em geral fornecem soluções sub-ótimas mas respondem de forma satisfatória às grandes instâncias e incertezas do problema. Fechando o capítulo, a estratégia de rolling-horizon é avaliada em um simulador que gera perturbações para variáveis do modelo. No capítulo 6 concluímos a dissertação com uma análise geral e contribuições do trabalho e propomos algumas direções para pesquisas futuras. <br>

Abstract : The logistics of operating oil fields off the coast entails transferring oil that accumulates in Floating Production Storage and Offloading Units (FPSOs) to onshore terminals. A fleet of Dynamically Positioned Tankers (DPTs), or shuttle tankers, is deployed for transferring oil from the floating platforms to onshore terminals, where the oil is transported in large tanker ships or by pipelines to refineries. The scheduling of a fleet of shuttle tankers that minimizes the operating costs while satisfying the system constraints consists of a complex problem. To this end, this work proposes a formulation in Mixed-Integer Linear Programming (MILP) that advances previous works by accounting for variable time travel between floating platforms and the onshore terminal. The trips of the shuttle tankers are modeled as paths in a directed graph having the onshore terminal, floating platforms, and control points as nodes and arcs representing possible moves and offloading operations for the shuttle tankers. As a business case, the fleet of shuttle tankers should be scheduled to maximize oil production from the floating platforms while factoring in the transportation costs. The combination of the MILP formulation with an optimization solver constitutes a tool to aid operations engineers in making advised decisions. This formulation can be systematically solved daily in a rolling-horizon framework to respond to unanticipated events.