Оптимизация транспортной системы снабжения сжиженным природным газом г. Мурманск с использованием морского транспорта
В данной работе продемонстрирован один из способов построения транспортной модели с применением множества сфер математического моделирования. Построенная транспортная модель позволяет произвести симуляцию работы морского транспорта с точностью до конкретного рейса с учетом погодных условий.
Использование разработанной модели позволяет организовать эксплуатацию морского транспорта, добиваясь при этом минимизации совокупных расходов на реализацию проекта морской транспортной системы газоснабжения. В качестве приложения была рассмотрена морская составляющая транспортной системы газоснабжения г. Мурманск и Мурманской области.
Введение 4
Постановка задачи 9
Основные требования и исходные данные к системе газоснабжения г.
Мурманск 9
Математическая постановка задачи 13
Постановка задачи в сфере управления запасами 13
Постановка задачи в сфере имитационного моделирования 14
Постановка задачи моделирования ветро-волнового режима районов
плавания газовозов 15
Постановка оптимизационной задачи 18
Обзор литературы 20
Глава 1. Построение моделей временных рядов ветро-волнового режима 38
1.1. Моделирование одномерных временных рядов атмосферного давления 38
1.2. Моделирование многомерных временных рядов гидрометеорологических
условий 43
1.2.1. Моделирование векторной скорости ветра 43
1.2.2. Моделирование параметров ветровых волн 46
Глава 2. Построение имитационной модели транспортной системы
газоснабжения г. Мурманск 52
2.1. Инициализация массива исходных данных и функционала 52
2.1.1. Множества (массивы) исходных данных и временных переменных 52
2.1.2. Функционал модели 54
2.2. Построение имитационной модели снабжения плавучего хранилища газа
2.2.1. Дискретно-событийное моделирование портового комплекса 59
2.2.2. Построение геоинформационной среды модели 60
2.2.3. Агентное моделирование эксплуатации газовозов 61
2.2.4. Имитационное моделирование ветро-волнового режима
рассматриваемых регионов 64
2.2.5. Общий вид работы имитационной модели 65
2.3. Оптимизация морской транспортной системы снабжения сжиженным
природным газом г. Мурманск 69
Выводы 73
Заключение 75
Список литературы 76
Ранние этапы развития человечества характеризовались решением
огромного множества задач, среди которых можно выделить кластер проблем,
связанных с перемещением людей и груза на расстояния различной
протяженности. Естественно, по мере формирования общества и развития
цивилизационных отношений становились доступными и
усовершенствованными многие подходы к решению транспортных задач. С
одной стороны, транспортные средства, складские комплексы, средства
коммуникации и связи становились более эффективными и доступными в виду
движения научно-технического прогресса.
С другой стороны, отдельно рассматриваемый научный прогресс привел к
созданию целого комплекса приложения математического аппарата к решению
проблем, связанных с транспортировкой груза и пассажиров.
Так, в 1781 г. применение инструментов линейного программирования к
нахождению минимальных затрат на перевозки выделило целый класс задач,
решение которых находится по методу минимального элемента (термин введен
Гаспаром Монжем [22]). Далее, спустя несколько столетий, в 1942 г. Леонидом
Канторовичем был разработан метод решения транспортных задач,
направленный на нахождение оптимального плана перевозок однородного
продукта из однородных пунктов производства в однородные пункты
потребления. С тех пор решением транспортных задач занимались многие
математики. В 1951 г. был разработан метод северо-западного угла Дж.Б.
Данцига, в конце 1950-хх гг. – метод дифференциальных рент советских ученых
А.Л. Лурье и А.Л. Бруднова, в 1960 г. – метод аппроксимации Р. Фогеля, в 1978
г. – отдельные руководства к решению транспортных задач А.В. Кузнецова.
Предложенные методы оптимизации транспортных систем различных
целеполаганий имели существенные ограничения в учете воздействия на
исследуемый объект огромного числа динамически меняющихся внутренних и
внешних факторов, в т.ч. содержащих стохастическую компоненту. Одним из
способов преодоления данных ограничений является проведение экспериментов
над исследуемым объектом для получение всей необходимой информации.
Однако в большинстве случаев эксперименты над реальными объектами
сопровождаются либо колоссальными и не оправдывающими себя затратами,
либо высокими рисками для безопасности жизни исследователей. Поэтому в
конце XX века экспериментальные методы исследования фокусировались на
логико-математической модели исследуемого объекта с применением
аналитических и численных методов решения, а применяемый метод
математического моделирования стали называть имитационным (simulation
modeling – от англ. имитационное моделирование, моделирование основанное
на симуляции). Первой задачей имитационного моделирования являлась задача
перевозки нефти и нефтепродуктов танкерами [26]. Основной интерес
исследователей заключался в учете сложного порядка работы нефтеналивного
терминала (внутренних факторов воздействия на работу флота) и в учете
погодных условий в районе эксплуатации танкеров (внешних факторов).
Данный факт подтверждает неподдельный исследовательский интерес со
стороны математического сообщества логистикой морского транспорта.
Актуальность настоящего исследования заключается в следующем. Суда
морского транспорта являются высокотехнологичными и дорогостоящими
технологическими сооружениями, которые используются в крупных проектах
различного назначения. Эксплуатация судов морского транспорта
сопровождается высокими затратами, величина которых зависит от
продолжительности и структуры времени рейса. На величину
эксплуатационных затрат судов морского транспорта оказывают влияния
различные внутренние и внешние факторы, учет которых с помощью
аналитического моделирования является задачей с высокой (иногда
неоправданной) трудоемкостью и низкой гибкостью реализации относительно
различных исходных данных проекта. В данном случае применение средств
имитационного моделирования позволяет построить логико-математическую
модель исследуемого объекта, позволяющую в ходе экспериментов над ней
получить необходимую исследователю информацию о возможностях по
снижению затрат на реализацию рассматриваемого проекта.
Целью выпускной квалификационной работы является оптимизация
проекта морской составляющей транспортной системы снабжения г. Мурманск
сжиженным природным газом посредством построения и использования
компьютерной имитационной модели.
Задачами выпускной квалификационной работы являются:
1) формулировка критерия качества, представляющего собой совокупные
затраты на реализацию проекта транспортной системы газоснабжения г.
Мурманск и Мурманской области в части морского транспорта;
2) разработка алгоритма и построение модели снабжения хранилища
газа;
3) разработка алгоритма и моделирование эксплуатации судна;
4) построение моделей ветро-волнового режима рассматриваемых
морских участков на основе результатов анализа временных рядов погодных
условий;
5) интеграция разработанных алгоритмов и моделей в комплексную
имитационную транспортную модель;
6) верификация компьютерной имитационной транспортной модели на
основе результатов технико-экономического обоснования [49] затрат на
обеспечение транспортной системы снабжения сжиженным природным газом г.
Мурманск [53].
7) проведение оптимизационного эксперимента на основе комплексной
имитационной транспортной модели;
Процесс разработки подхода к созданию имитационной транспортной
модели освещен в научных публикациях автора [30], в докладах в рамках
участия в Международной научно-практической конференции «Транспорт
России: проблемы и перспективы – 2019» [32], а также в ходе проведения
научно-технического совета АО «ЦНИИМФ» [48].
Объектом исследования является морская составляющая транспортной
системы газоснабжения г. Мурманск. Предметом исследования является
имитационное моделирование с использованием средств теории управления
запасами, теории систем массового обслуживания и анализа временных рядов.
Работа состоит из 4 разделов, содержит 4 таблицы, 19 рисунков, объем
работы составляет 82 страницы.
Для понимания основной части работы ниже будут приведены основные
понятия, используемые при описании работы [4].
Бункер – рейсовый запас топлива, воды и моторных масел на судне.
Рейс – законченный процесс перевозки грузов или пассажиров за
определенный промежуток времени между географическими пунктами или
районами. В т.ч. круговой рейс – рейс между двумя или несколькими портами,
при котором судно возвращается в первоначальный порт отправления.
Бункеровка – загрузка транспортных средств топливом, водой и
моторными маслами.
Газовоз – судно для перевозки сжиженного газа в цистернах.
Сжиженный природный газ (СПГ) – природный газ, очищенный от
примесей и искусственно сжиженный путем охлаждения до -160,4 °C для
удобства хранения и транспортировки.
Дедвейт – максимальная масса груза и всех необходимых судовых запасов
(топлива, воды, снабжения), которую судно может принять при его погружении
по допустимую летнюю грузовую марку в морской воде.
Капитальные расходы – расходы, понесенные предприятием в результате
приобретения или модернизации физических активов (в данной работе под
физическим активом подразумевается судно). Операционные расходы –
повседневные затраты предприятия для ведения бизнеса, для судоходных
предприятий – расходы, понесенные предприятием при осуществлении
перевозок грузов и пассажиров.
Причал – совокупность сооружений и устройств для стоянки и
обслуживания судов, посадки и высадки пассажиров, грузовых операций и т.п.
Рейд – участки акватории, защищенные от сильного волнения, где суда могут
стоять на якорях в ожидании разрешения на подход к причалам или на выход из
порта.
Швартовка – подтягивание и удержание судна во время стоянки у причала
или у борта другого судна с помощью совокупности устройств и
приспособлений.
Эксплуатационная скорость хода судна – средняя скорость судна за время
эксплуатации внутри одного рейса.
Эксплуатационные расходы по судну – укрупненные статьи затрат по
эксплуатации судна, из которых в настоящей работе будут рассматриваться
только расходы на содержание экипажа судна и расходы на топливо и
смазочные материалы.
Вводятся понятия:
1) технологическая схема – пара, состоящая из используемых типа
газовоза и типа плавучего хранилища газа;
2) технологическая линия – совокупность технологической схемы и
выбранного маршрута поставок.
Основными результатами выполнения выпускной квалификационной
работы, выносимыми на защиту, являются:
1) сформулирован критерий качества, представляющий собой
совокупные затраты на реализацию проекта транспортной системы
газоснабжения г. Мурманск и Мурманской области в части морского
транспорта;
2) разработан подход к созданию комплексной имитационной модели,
описывающей эксплуатацию морского транспорта в системе газоснабжения под
влиянием гидрометеорологических условий окружающей среды;
3) созданная на основе разработанного подхода компьютерная
имитационная модель верифицирована с помощью сравнительного анализа с
результатом проведения ТЭО [49];
4) найден оптимальный (в смысле сформулированного критерия
качества) вариант технологической линии для каждого из вариантов
потребления СПГ с использованием верифицированной компьютерной
имитационной модели.
1. СП350.1326000.2018Нормытехнологическогопроектирования
морских портов/ М.: Стандартинформ, 2018. – 226 с.
2. Справочные данные по режиму ветра и волнения Балтийского,
Северного, Черного, Азовского и Средиземного морей// Российский морской
регистр судоходства, 2006.
3. Справочные данные по режиму ветра и волнения Баренцева,
Охотского и Каспийского морей// Российский морской регистр судоходства,
2003.
4. Современный толковый коммерческо-транспортный словарь (в трех
книгах). Книги 1-3. А-Я. – СПб., 2003. – 1264 с.
5. Muckstadt, John A., Sapra, Amar. Principles of Inventory Management,
2010. – 318 p.
6. Tsay (2014). Multivariate Time Series Analysis with R and Financial
Applications. John Wiley. Hoboken, NJ.
7. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов: Прогноз и
управление. М.: Мир, 1974. – 406 с.
8. Буре В.М. Прикладная статистика в R, STATISTICA и EXCEL.
Описательнаястатистика.Оцениваниепараметров.Статистические
критерии/В.М. Буре, Е.М. Парилина, А.А, Седаков, Е.В. Шевкопляс//
учеб.пособие. – СПб., 2011. – 104 с.
9. Вагущенко Л.Л., Цымбал Н.Н. Системы автоматического управления
движением судна. – 3-е изд., перераб. и доп.-Одесса: Фенiкс, 2007. – С.101.
10. Железный, Г.М. Судоводителям. Что должен знать судоводитель:
практическое пособие//Г.М. Железный. А.И. Задорожный, В.Н. Щербак. Одесса:
КП ОГТ, 2005. – 445 с.
11. Кельтон В. Имитационное моделирование / В. Кельтон, А. Лоу // СПб.:
Питер, 2004 – 847 с.
12. Переведенцев, Ю.П. Теория общей циркуляции атмосферы: учебное
пособие / Ю.П. Переведенцев, И.И. Мохов, А.В. Елисеев и др. – Казань:
Казан.ун-т, 2013. – 224 с.
13. Хеннан Э. Многомерные временные ряды. М.: Мир, 1974. – 217 с.
14. Ahrens, J.H., Dieter, U. Computer methods for sampling from Gamma,
Beta, Poisson and binomial distributions, Springer-Verlag: Berlin, september, 1973
15. Banks, J.: Discrete event simulation, Proc. 1999 Winter Simulation
Conference, Marietta, p.7-13 (1999)
16. David M. Stires, Maurice M. Murphy: Modern management methods PERT
and CPM: program evaluation review technique and critical path method, Boston:
Materials Management Institute, 294 p. (1963)
17. Hering, Amanda S. A Markov-Switching Vector Autoregressive Stochastic
Wind Generator for Multiple Spatial and Temporal Scales/Amanda S. Hering, Karen
Kazor, William Kleiber// Spatial and Temporal Variation of the Wind Resource,
12.02.2015. https://www.mdpi.com/2079-9276/4/1/70/htm
18. Izaskun, B.M., Garcia Morales, R.M., Marino, J., de los Santos, F.: A
Decision Support Tool for Port Planning Based on Monte Carlo Simulation, Proc.
2018 Winter Simulation Conference, Las Vegas, D.C., 2018
19. Kulkarni, K., Trong Tran K., Wang, H., Chuin Lau H.: Efficient Gate
System Operations for a Multi-Purpose Port Using Simulation-Optimization, Proc.
2017 Winter Simulation Conference, Las Vegas, D.C., 2017
20. Lahdelma,R.,Salminen,P.:SMAA-2:StochasticMulticriteria
AcceptabilityAnalysisforGroupDecisionMaking,Vol.-49,
10.1287/opre.49.3.444.11220, Operations Research (2001)
21. Lukinskiy V. S., Panova Y., Soletskiy R. (2016). Simulation modelling of
supply chain with allowance of reliability, Russian Journal of Logistics and Transport
Management, Vol.3, No.2, 49–60.
22. Monge G. Mémoire sur la théorie des déblais et de remblais. Histoire de
l’Académie Royale des Sciences de Paris, avec les Mémoires de Mathématique et de
Physique pour la même année, pages 666—704, 1781
23. Pritsker, A.A.B. Introduction to stimulation and Slam II. Forth edition.
United States: N. p., 1995.
24. Russel, E.C.: Simulation and SIMSCRIPT II5, CACI, Inc., Los Angeles,
1976.
25. S. Chick, P.J. Sanchez, D.Ferrin, D.J. Morrice. Modelling ship arrivals in
ports, Proc. 2003Winter Simulation Conference , New-York, , D.C., 2003.
26. Schriber, T.J. An introduction to simulation using GPSS/H, New York:
John Wiley, 1991.
27. Topaj A.G., Tarovik O.V., Bakharev A.A., Kondratenko A.A. Optimal ice
routing of a ship with icebreaker assistance. Applied Ocean Research. No 86. 2019.
pp. 177-187.
28. Бахарев А.А., Косоротов А.В., Крестьянцев А.Б., Таровик О.Б., Топаж
А.Г. Повышение эффективности работы систем водного транспорта с помощью
динамического имитационного моделирования // Транспорт Российской
Федерации. Журнал о науке, практике, экономике. – 2015. – №№4 (59). – С. 33-
36.
29. Глейм В. В. Имитационное моделирование морских грузовых
терминалов на примере Новороссийского контейнерного терминала / В. В.
Глейм // Материалы междунар. науч.-практ. конф. «Имитационное и
комплексное моделирование морской техники и морских транспортных систем
2011». – СПб., 2011. – С. 55-58
30. КазьминаО.А.,КарпенкоА.А.Современныеподходык
технологическому проектированию морских перегрузочных комплексов//В
сборнике: Логистика: современные тенденции развития Материалы XVII
Международной научно-практической конференции. 2018. С. 206-210.
31. Канторович,Г.Г.Анализвременныхрядов//Лекционныеи
методические материалы. Экономический журнал ВШЭ, №1-4, 2002. – С. 81 –
523.
32. Карпенко А.А. Имитационное моделирование транспортной системы
снабжения сжиженным природным газом города Мурманск и Мурманской
области//А.А. Карпенко, В сборнике: Транспорт России: проблемы и
перспективы-2019материалыМеждународнойнаучно-практической
конференции. Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко РАН. 2019. С.
199-203.
33. Китиков А.Н., Кузнецов А.Л., Русинов И.А. Расчѐт морского фронта
методами имитационного моделирования// Эксплуатация морского транспорта.
– 2013. – №2. – с. 3-6.
34. Кузнецов А. Л. Имитационная модель в порту Тамань / А. Л.
Кузнецов, И. М. Русу, М. Н. Горынцев [и др.] // Морские порты. – 2013. – № 7
(118).
35. КузнецовА.Л.Рольимитационногомоделированияв
технологическом проектировании и оценке параметров грузовых терминалов /
А. Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, В. А. Погодин, В. Н. Щербакова-Слюсаренко
// Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия:
Морская техника и технология. – 2017. – № 2. – с. 93-102.
36. Кузнецов А.Л., Кайзер А. Имитационное моделирование для оценки
влияния судопотока и дноуглубительных работ в подходном канале морского
порта // Вестник государственного университета морского и речного флота им.
адмирала С.О. Макарова. – 2015. – №1. – С. 103-112.
37. Кузнецов А.Л., Кириченко А.В., Ткаченко А.С., Попоб Г.Б.
Имитационное моделирование как инструмент расчета наземных контейнерных
терминалов // Вестник АГТУ. Сер.: Морская техника и технология. – 2018. – №1.
– С. 103-108.
38. Кукушкин И.В., Нырков А.П., Нырков А.А. Алгоритмическое и
программноеобеспечениеимитационногомоделированияпроцессов
переработки каботажных грузов // Вестник Государственного университета
морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. 2016. Выпуск 2(36).
С.190-200.
39. ЛукинскийВ.С.,ПановаЮ.Н.Имитационноемоделирование
стратегий управления запасами // Труды четвертой Международной научно-
практической конференции «Имитационное и комплексное моделирование
морской техники и морских транспортных систем» (ИКМ МТМТС-2017) //
ISBN978-5-902241-40-9//АО«Центртехнологиисудостроенияи
судоремонта», Санкт-Петербург, 2017. С. 71-75.
40. Семенов К.М. Методика систематизации процессов дискретно-
событийной имитационной модели морского порта / К. М. Семенов // Вестник
Астраханского государственного технического университета. Сер.: Морская
техника и технология. – 2013. – № 2. – С. 184-192
41. Таровик О. В., Бахарев А. А., Топаж А. Г. и др. Имитационная модель
работы флота как инструмент анализа эксплуатационных параметров судов и
обоснования проектных решений // Науч.-техн. сб. Рос. мор. регистра
судоходства. — 2015. — № 38/39. — С. 46—52
42. Таровик О. В., Косьмин М. С. Имитационное моделирование морских
транспортных систем, работающих в ледовых условиях с соблюдением графика
поставок// Судостроение, 2014, №1, С. 9–14
43. Таровик О.В., Топаж А.Г., Крестьянцев А.Б. Кондратенко А.А., Зайкин
Д.А. Комплексная имитационная модель морской транспортно-технологической
системы платформы «Приразломная» // Арктика: экология и экономика. № 3
(27). 2017. С. 86-102.
44. Таровик О.В., Топаж А.Г., Крестьянцев А.Б., Кондратенко А.А.
Моделированиесистемарктическогоморскоготранспорта:основы
междисциплинарного подхода и опыт практических работ // Арктика: экология
и экономика, № 1 (25), 2017. С.86-101.
45. ТимченкоВ.С.Перспективыпримененияимитационного
моделирования, при оценке мероприятий по развитию транспортного комплекса
Арктической зоны РФ // Интернет-журнал «Мир науки» 2015 №1 http://mir-
nauki.com/PDF/08EMN115.pdf
46. Топаж А. Г., Таровик О. В., Косоротов А. В., Бахарев А. А.
Программный комплекс имитационного моделирования для пццроектирования
и анализа морских транспортных систем. // Тр. 3-й междунар. науч.-практич.
конф. «Имитационное и комплексное моделирование морской техники и
морских транспортных систем (ИКМ МТМТС 2015)». СПб., 2015. С. 143–147.
47. Топаж А.Г., Зайкин Д.А., Кондратенко А.А., Косоротов А.В.,
Крестьянцев А.Б., Таровик О.В. Исследование и оптимизация процессов
снабжения шельфовых сооружений методами имитационного моделирования на
примереанализатранспортно-технологическойсистемыплатформы
«Приразломная» // Труды четвертой Международной научно-практической
конференции «Имитационное и комплексное моделирование морской техники и
морских транспортных систем» (ИКМ МТМТС-2017) // ISBN 978-5-902241-40-9
// АО «Центр технологии судостроения и судоремонта», Санкт-Петербург, 2017.
С. 153-157.
48. Выписка из Протокола №2 заседания научно-технического совета АО
«ЦНИИМФ», 14.11.2019 г.
49. Предпроектная документация. Выбор и обоснование оптимальной
логистической схемы доставки СПГ на Объект//18-19-1/51.01.14.4.24-19-1-ОИ.2.
АО «ЦНИИМФ», СПб., 2019. – 153 с.]
50. Marine modeling and analysis branch. NOAA NWS NCEP environmental
modeling center: https://polar.ncep.noaa.gov/waves/implementations.php
51. Neftegaz.ru – деловой журнал [Электронный ресурс]. Режим доступа
URL:https://neftegaz.ru/news/transport-and-storage/537825-novatek-poluchil-
uchastok-v-murmanskoy-oblasti-dlya-stroitelstva-peregruzochnogo-spg-terminala/
52. Газета Коммерсантъ – официальный сайт [Электронный ресурс].
Режим доступа URL: https://www.kommersant.ru/doc/3944739
53. Данные АО «ЦНИИМФ». Официальный сайт: http://cniimf.ru/
54. Исследовательская система островов Тихого океана/Университет
Гавайи[Электронныйресурс].РежимдоступаURL:https://pae-
paha.pacioos.hawaii.edu/erddap/griddap/ncep_global.html
55. Исследовательская система островов Тихого океана/Университет
Гавайи[Электронныйресурс].РежимдоступаURL:https://pae-
paha.pacioos.hawaii.edu/erddap/griddap/ww3_global.html
56. Концепция развития инфраструктуры Северного морского пути:
официальный сайт ООО «Морстройтехнология» [Электронный ресурс]. Режим
доступаURL:https://morproekt.ru/projects/435-kontseptsiya-razvitiya-
infrastruktury-severnogo-morskogo-puti
57. ООО «Газпром СПГ Портовая» – официальный сайт [Электронный
ресурс]. Режим доступа URL: https://gazpromspg.ru/
58. ПАО «Газпром» – официальный сайт [Электронный ресурс]. Режим
доступа URL: https://www.gazprom.ru/press/news/2018/october/article462105/
59. ПАО «Новатэк» – официальный сайт [Электронный ресурс]. Режим
доступа URL: http://www.novatek.ru/ru/business/criogas/
Последние выполненные заказы
Хочешь уникальную работу?
Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!
4.8 (13 отзывов)
4.3 (248 отзывов)
4.8 (211 отзывов)
4.9 (298 отзывов)
0 (13 отзывов)
4.2 (25 отзывов)
4.6 (30 отзывов)
4.9 (35 отзывов)
5 (145 отзывов)
