Modelo matemático para o scheduling integrado de parque de tancagem e polidutos

Texto

(1)´ ´ UNIVERSIDADE TECNOLOGICA FEDERAL DO PARANA ´ ˜ EM ENGENHARIA ELETRICA ´ PROGRAMA DE POS-GRADUAC ¸ AO E ´ INFORMATICA INDUSTRIAL. GUILHERME ALCEU SCHNEIDER. ´ MODELO MATEMATICO PARA O SCHEDULING INTEGRADO DE PARQUE DE TANCAGEM E POLIDUTOS. TESE. CURITIBA 2016.

(2) GUILHERME ALCEU SCHNEIDER. ´ MODELO MATEMATICO PARA O SCHEDULING INTEGRADO DE PARQUE DE TANCAGEM E POLIDUTOS. Tese apresentada ao Programa de Pós-graduaça˜ o em Engenharia Elétrica e Informática Industrial da Universidade Tecnológica Federal do Paraná como requisito parcial para obtença˜ o do t´ıtulo de “Doutor ´ em Ciências” – Area de Concentraça˜ o: Engenharia de Automaça˜ o e Sistemas. Orientador:. Dr. Flávio Neves Junior. Co-orientador: Dr. Leandro Magatão. CURITIBA 2016.

(3) Dados Internacionais de Catalogaça˜ o na Publicaça˜ o S358m 2016. Schneider, Guilherme Alceu Modelo Matemático para o Scheduling Integrado de Parque de Tancagem e Polidutos/ Guilherme Alceu Schneider. – 2016. 176 f. : il. ; 30 cm Orientador: Dr. Flávio Neves Junior. Tese (Doutorado) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Programa de Pós-graduaça˜ o em Engenharia Elétrica e Informática Industrial. Curitiba, 2016. Bibliografia: f. 168-176. 1. Modelos matemáticos. 2. Programaça˜ o linear. 3. Programaça˜ o inteira. 4. Agenda de execuça˜ o (Administraça˜ o). 5. Petróleo - Refinarias. 6. Tanques de armazenamento. 7. Oleodutos. 8. Métodos de simulaça˜ o. 9. Engenharia elétrica - Teses,.... CDD (22. ed.) 621.3. Biblioteca Central da UTFPR, Câmpus Curitiba.

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(5) Para Sônia Maria Schneider, minha mãe (in memoriam)..

(6) AGRADECIMENTOS. A minha esposa e a minha filha. Aos meus pais, irmãos e a minha fam´ılia. Ao meu orientador professor Flávio Neves Junior. Ao meu co-orientador professor Leandro Magatão. Ao professor Virg´ılio José Martins Ferreira Filho A professora Lúcia Valéria Ramos de Arruda A professora Maria Teresinha Arns Steiner A professora Angela Olandoski Barboza. Aos meus amigos do laboratório LASCA/CPGEI/CT/UTFPR. Aos meus amigos do departamento de Eletrônica (DAELN/CT/UTFPR) Aos meus amigos de outros lugares, outros departamentos (rs!), alguns foram important´ıssimos. O que mais aprendi no doutorado e´ que nada se faz sozinho..

(7) De uma coisa aprenda mil coisas (Miyamoto Musashi)..

(8) RESUMO. ´ SCHNEIDER, Guilherme A.. MODELO MATEMATICO PARA O SCHEDULING INTEGRADO DE PARQUE DE TANCAGEM E POLIDUTOS. 176 f. Tese – Programa de Pósgraduaça˜ o em Engenharia Elétrica e Informática Industrial, Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Curitiba, 2016. Este trabalho apresenta modelos baseados em PLIM (Programaça˜ o Linear Inteira Mista) com representaça˜ o cont´ınua do tempo com o objetivo de realizar o scheduling (programaça˜ o ou agendamento) no parque de tanques de produtos finais em um o´ rgão do tipo refinaria. O modelo e´ uma contribuiça˜ o para uma soluça˜ o integrada que envolve outros elementos presentes na cadeia de suprimentos (CS) da indústria do petróleo. Deste modo, um ponto relevante na fundamentaça˜ o teórica deste trabalho e´ a descriça˜ o do sistema integrado de refino. Este sistema pode ser dividido em quatro estágios (subsystems) que envolvem a movimentaça˜ o de produtos dentro e fora da refinaria. O scheduling de tanques finais e´ parte de um desses estágios e solucioná-lo contribui para a operacionalizaça˜ o das atividades de transporte de produtos dentro da refinaria envolvendo a produça˜ o interna, a demanda local e as movimentaço˜ es de recebimento e envio por poliduto. Neste trabalho, o scheduling dos eventos de carga e descarga nos tanques finais da refinaria e´ determinado considerando dados de problemas reais obtidos a partir da soluça˜ o apresentada por Boschetto (2011). O scheduling determinado por Boschetto (2011) gera os parâmetros do modelo PLIM aqui proposto. Tais parâmetros consistem em informaço˜ es sobre volumes, tempos e vazões das movimentaço˜ es que devem ocorrer entre o´ rgãos (refinarias, portos e terminais) da cadeia de suprimentos através da rede de polidutos. Essas informaço˜ es juntamente com as informaço˜ es de planejamento da refinaria sobre demanda e produça˜ o e ainda com os valores de estoque e capacidade volumétrica dos tanques fornecem os dados necessários para a realizaça˜ o do scheduling de tanques finais. O modelo PLIM aqui proposto busca minimizar o número de movimentaço˜ es internas no parque de tanques da refinaria respeitando as condiço˜ es estruturais, operacionais e os valores das movimentaço˜ es impostas pelo scheduler dos polidutos de Boschetto (2011). Então, com o objetivo de encontrar soluço˜ es adequadas em um menor tempo computacional, uma abordagem PLIM combinada com um algoritmo iterativo e com a inserça˜ o de restriço˜ es de corte e´ proposta, no que foi chamado de modelo PLIM-AI. Os resultados permitem melhorar o desempenho de tempo computacional do modelo bem como analisar as violaço˜ es de tempo e capacidade em tanques para cenários mensais. A proposta permitiu encontrar soluço˜ es em tempos computacionais relativamente reduzidos, respeitando as condiço˜ es estruturais e operacionais da refinaria. As soluço˜ es obtidas contribuem para as atividades de transferência e estocagem (TE) da refinaria em dois pontos: (i) minimizam o número de movimentaço˜ es internas, o que contribui para a operacionalizaça˜ o da busca por rotas dispon´ıveis (atividade operacional do programador da refinaria); e (ii) permitem o feedback para o scheduler de polidutos, possibilitando verificar a factibilidade das movimentaço˜ es que ocorrem na rede de polidutos. Palavras-chave: Programaça˜ o Matemática, PLIM, Programaça˜ o em Tanques Finais, Refinaria.

(9) ABSTRACT. SCHNEIDER, Guilherme A.. MATHEMATICAL MODEL FOR THE TANK FARM SCHEDULING INTEGRATED TO SCHEDULING OF PIPELINE NETWORK. 176 f. Tese – Programa de Pós-graduaça˜ o em Engenharia Elétrica e Informática Industrial, Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Curitiba, 2016. This work presents a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model with continuous time representation to address the tank farm scheduling of finished products in refineries. The model is part of a larger solution process that involves other elements from oil industry supply chain (SC), where strategic, tactical, and operational decisions must be taken. In this context, the standard refinery system can be divided into four subsystems involving the flow of products among refinery internal (tank farm, production units) and external (vessels, pipelines, final costumers, other refineries) entities. The tank farm scheduling is part of one of these subsystems and its solution contributes to the operational activities of the refinery tank farm, enabling the integration that occurs between domestic production, domestic demand, and product transport by pipelines. In this work the scheduling of loading and unloading operations in the tank farm of finished products at each network node (refinery) is determined. Real scenarios are considered, which were obtained from the planning of refineries and external pipeline network scheduling, proposed by Boschetto (2011). The scenarios present volumes and values of stored product inventories, maximum capacity tanks, and start and end times to product movements at the refinery interfaces (production, demand, and pipelines). Thus, the pipeline scheduling determined by Boschetto (2011) is an input parameter to the considered approach. The proposed MILP model searches a scheduling that minimizes the movements within the refinery tank farm in order to respect the imposed operational and structural constraints. Further, for making feasible the scheduling in a smaller computational time, an iterative algorithm is developed and cutting restrictions are inserted in a new model approach, named MILP-IA. The results allow us to analyze the model computational time, the temporal and structural violations, and the number of product movements for each scenario. For the studied cases, we can also check for attending to time and monthly volume constraints to each interface. Finally, the results also indicate that the proposed MILP-IA approach finds solutions in computational times in the order of minutes. The obtained solutions contribute to improve the transfer and storage activities (TS) on two main points: (i) they minimize the number of movements, facilitating the plant operational tasks (searching for routes); and, (ii) they provide feedback to the pipeline scheduling, Keywords: Mathematical Programming, MILP, Tank Farm Scheduling, Oil Refinery.

(10) LISTA DE FIGURAS. FIGURA 1 FIGURA 2 FIGURA 3 FIGURA 4. – – – –. FIGURA 5 FIGURA 6 FIGURA 7 FIGURA 8 FIGURA 9 FIGURA 10 FIGURA 11 FIGURA 12 FIGURA 13 FIGURA 14 FIGURA 15 FIGURA 16 FIGURA 17 FIGURA 18 FIGURA 19 FIGURA 20 FIGURA 21 FIGURA 22 FIGURA 23 FIGURA 24 FIGURA 25. – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – –. FIGURA 26 – FIGURA 27 FIGURA 28 FIGURA 29 FIGURA 30 FIGURA 31 FIGURA 32 FIGURA 33 FIGURA 34 FIGURA 35 FIGURA 36. – – – – – – – – – –. FIGURA 37 – FIGURA 38 –. Mapa de polidutos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 Mapa de Polidutos Regional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 Linhas Interna de Uma Refinaria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 Hierarquia no Fluxo de Dados para Scheduling dos Tanques Finais em Refinarias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 Parque de Tanques: Principais Interfaces (Entradas e Sa´ıdas) . . . . . . . . . . . . 25 Representaça˜ o do Tempo (Discreta e Cont´ınua) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 V´ınculo temporal entre Processos e Recursos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 Fluxo de Movimentaço˜ es no Sistema Integrado de Refino . . . . . . . . . . . . . . . 43 Hierarquia no fluxo de dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 Um Poliduto - Uma Origem e Múltiplos Destinos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 Rede de Polidutos - Múltiplas Origens e Múltiplos Destinos . . . . . . . . . . . . . 57 Exemplo de Estrutura F´ısica de Refinaria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 Etapas de Execuça˜ o da Ferramenta para Busca das Rotas . . . . . . . . . . . . . . . 62 Exemplo de Soluça˜ o para a Tancagem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 Conjunto de 3 Soluço˜ es para 4 Movimentaço˜ es . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 ´ Soluça˜ o Unica com 8 Movimentaço˜ es . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 Scheduling Integrado do PTF e Polidutos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 Parque de tanques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 Movimentaço˜ es do Produto PD3 (R3 - M1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 Movimentaço˜ es do Produto PD1 (R3 - M1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 Movimentaço˜ es do produto PD4 (R3 - M1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 Tancagem no Tempo: Homologaça˜ o em Tanque . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 Sincronismo entre Movimentaço˜ es na Operaça˜ o Cont´ınua . . . . . . . . . . . . . . 84 Sincronismo entre Movimentaço˜ es na Operaça˜ o Descont´ınua . . . . . . . . . . . 85 Evoluça˜ o da carga/descarga de produtos nos Tanques (Refinaria 2 - Mês 2 Cenários 13, 14, 15, 16) - Carta de GANTT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 Perfil de Estoque dos Tanques e Evoluça˜ o da Carga e Descarga dos Produtos (Refinaria R1 - Mês M1 - Cenário 1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 Perfil de estoque no Tanque 1 do Cenário 13 (T1C13 ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 Perfil de estoque do Tanque 5 do Cenário 20 (T5C20 ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 Exemplo de limite m´ınimo exigido para homologaça˜ o (SETUP) (T1C12 ) . 109 Recebimento de Bateladas da Produça˜ o para os Tanques - Cenário 1 . . . . . 110 Envio de Bateladas dos Tanques para os Polidutos - Cenário 1 . . . . . . . . . . . 112 Valor da FO x Conjunto de Bateladas - Cenário 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 Efeito da ponderaça˜ o α nos Valores das Violaço˜ es da FO (32) . . . . . . . . . . . 127 Fluxograma - Algoritmo Iterativo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 Ciclos (Loops) do Algoritmo Iterativo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 Modelo PLIM x PLIM-AI. Comparaça˜ o entre valores de FO e de Tempo Computacional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 Perfil de Estoque dos Tanques - Cenário 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 Perfil da Operaça˜ o de Produça˜ o (P) - Cenário 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141.

(11) Perfil da Operaça˜ o de Demanda (D) - Cenário 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 Perfil da Operaça˜ o de Recebimentos por Poliduto (X) - Cenário 5 . . . . . . . . 143 Perfil da Operaça˜ o de Envios por Poliduto (Y) - Cenário 5 . . . . . . . . . . . . . . 145 Perfil da Operaça˜ o de Envios por Poliduto (Y) - Cenário 3 . . . . . . . . . . . . . . 147 Perfil de Estoque do Tanque - Cenário 16 - Tanque T1C16 . . . . . . . . . . . . . . . 149 Gráfico de GANTT da Tancagem para a Refinaria R3 no Mês M1 - Cenários 6, 7 e 8 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151 FIGURA 45 – Gráfico de GANTT da Tancagem para a Refinaria R3 no Mês M2 - Cenários 17 e 18 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 FIGURA 46 – Ilustraça˜ o para Conjunto de Soluço˜ es dos Cenários 6, 7 e 8 (R3-M1) e dos Cenários 17 e 18 (R3-M2) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 FIGURA 47 – Bloco otimizador da TE em polidutos e refinarias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158. FIGURA 39 FIGURA 40 FIGURA 41 FIGURA 42 FIGURA 43 FIGURA 44. – – – – – –.

(12) LISTA DE TABELAS. TABELA 1 TABELA 2 TABELA 3 TABELA 4 TABELA 5. – – – – –. TABELA 6. –. TABELA 7 – TABELA 8. –. TABELA 9 – TABELA 10 – TABELA 11 TABELA 12 TABELA 13 TABELA 14 TABELA 15 TABELA 16 TABELA 17 TABELA 18 TABELA 19 TABELA 20 TABELA 21. – – – – – – – – – – –. TABELA 22 – TABELA 23 TABELA 24 TABELA 25 TABELA 26 TABELA 27 TABELA 28 TABELA 29. – – – – – – –. Cálculo de Rotas - Exemplo Genérico para um Conjunto de Soluço˜ es . . . . 64 Cenários de Movimentaço˜ es Por Produto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 Volume Mensal de Entrada e Sa´ıda de Produtos (R3 - M1) . . . . . . . . . . . . . . 75 Estoque Inicial do Tanques (R3 - M1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 Operaça˜ o de Recebimento da Produça˜ o (P) - Movimentaça˜ o definida pelo Planejamento da Refinaria (R3 - M1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 Operaço˜ es de Envio para a Demanda (D) - Movimentaço˜ es definidas pelo Planejamento da Refinaria (R3 - M1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 Operaço˜ es de Recebimento por Polidutos (X) - Bateladas geradas por Boschetto (2011) (R3 - M1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 Operaço˜ es de Envio para Polidutos (Y) - Bateladas geradas por Boschetto (2011) (R3 - M1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 Resultados do modelo PLIM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 Operaço˜ es de Envio para Polidutos (Y) do Cenário 1 - Bateladas geradas por Boschetto (2011) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 Movimentaço˜ es com Rotas Conflitantes - Refinaria R3 Mês M1 . . . . . . . . . 115 Matriz de Conflitos entre Movimentaço˜ es - Refinaria R3 - Mês M1 . . . . . . 116 Movimentaço˜ es com Rotas Conflitantes - Refinaria R3 Mês M2 . . . . . . . . . 117 Matriz de Conflitos entre Movimentaço˜ es - Refinaria R3 - Mês M2 . . . . . . 118 Teste do Limite da Factibilidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 Discrepância do Pontos em Relaça˜ o a Origem PO = (0,0) . . . . . . . . . . . . . . . 127 Caracter´ısticas dos Problemas Abordados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 Resultados Quantitativos do Modelo PLIM Adaptado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 Bateladas da Demanda - Vazões Máximas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 Bateladas da Demanda - Vazões Intermediárias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 Avaliaça˜ o do Percentual de Adequaça˜ o do M´ınimo de Movimentaço˜ es Cenário 5 (P-X-D-Y) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 Resultados Quantitativos do Modelo PLIM com Algoritmo Iterativo (PLIM-AI) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 Bateladas da Produça˜ o (P) - Cenário 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 Bateladas da Demanda (D) - Cenário 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 Bateladas de Recebimento por Poliduto (X) - Cenário 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . 144 Bateladas de Envio por Poliduto (Y) - Cenário 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 Bateladas de Envio para Polidutos (Y) - Cenário 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 Resultados do Modelo de Teste PLIM-T - Cenário 6, 11 e 16 . . . . . . . . . . . . 150 Conjunto de Soluço˜ es para os Cenários 6, 7 e 8 (R3-M1) e para os Cenários 17 e 18 (R3-M2) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153.

(13) LISTA DE SIGLAS. SC PLIM SIGA AI TE PO PM PL PNL PLI RPMS PIMS FO GLP MIP MOS CDU FCC SM H PNLIM GDP PTF BB CE PLR MOGA AG SFL SVG CAD LT. Supply Chain Programaça˜ o Linear Inteira Mista Sistema Integrado para Gerenciamento de Alinhamentos Algoritmo Iterativo Transferência e Estocagem Pesquisa Operacional Programaça˜ o Matemática Programaça˜ o Linear Programaça˜ o Não-Linear Programaça˜ o Linear Inteira Refinery and Petrochemical Modeling System Process Industry Modeling System Funça˜ o Objetivo Gás Liquefeito de Petróleo - Gás Natural Mixed-Integer Programming Multi Operations Sequence Crude Distillation Unit Fluidize-bed Catalytic Cracking Sistema de Mistura Horizonte de Programaça˜ o Programaça˜ o Não-Linear Inteira Mista Generalized Disjunctive Programming Parque de Tanques Finais Branch and Bound Computaça˜ o Evolucionária Programaça˜ o Lógica por Restriço˜ es Multi Objective Genetic Algorithm Algoritmo Genético Shuffled Frog-Leaping Scalable Vector Graphics Computer Aided Design Loop Time - Tempo de Ciclo do AI.

(14) ´ SUMARIO. ˜ 1 INTRODUC ¸ AO .............................................................. ˜ 1.1 MOTIVAÇAO ............................................................... 1.2 PROBLEMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 OBJETIVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4 OBJETIVOS ESPECÍFICOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5 JUSTIFICATIVAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.6 ESTRUTURA DO TRABALHO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ` PROBLEMAS DE TE . . 2 PESQUISA E DESENVOLVIMENTO APLICADOS A ˜ MATEMATICA ´ 2.1 PROGRAMAÇAO ........................................... 2.1.1 Definiço˜ es sobre Programaça˜ o Matemática . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.2 Planning e Scheduling no Contexto de PO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.3 Restriço˜ es T´ıpicas no Ambiente de TE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 SISTEMA INTEGRADO DE REFINO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.1 Carregamento e Mistura de Petróleo (Estágio 1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.2 Unidades de Produça˜ o (Estágio 2) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.3 Mistura e Envio de Produtos Finais (Estágio 3) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.4 Rede de Polidutos (Estágio 4) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 A BUSCA POR ROTAS NA REFINARIA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ˜ 2.4 CONSIDERAÇOES DO CAPÍTULO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ´ ´ ˜ 3 CENARIOS DE ANALISE - MOVIMENTAC ¸ OES, ESTRUTURA E REGRAS. 15 15 20 26 26 27 30 32 33 33 37 39 42 42 44 45 51 58 65. OPERACIONAIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 3.1 SCHEDULER DA REDE DE POLIDUTOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 ´ 3.2 CENARIOS MENSAIS NAS REFINARIAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 ˜ TEMPORAL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 3.3 A QUESTAO ˜ 3.4 CONSIDERAÇOES DO CAPÍTULO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 4 SCHEDULING DOS TANQUES - MODELO PLIM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 ˜ DO MODELO DE PROGRAMAÇAO ˜ DA TANCAGEM . . . . . . . . . . 90 4.1 CONCEPÇAO 4.2 MODELAGEM EM PLIM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 4.2.1 Nomenclatura - modelo PLIM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 4.2.2 Formulaça˜ o do modelo PLIM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 4.2.2.1 Funça˜ o Objetivo (FO) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 4.2.2.2 Ciclo Operacional do Tanque . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 4.2.2.3 Cálculo das Movimentaço˜ es . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 4.2.2.4 Balanço de Massa no Tanque . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 4.2.2.5 Violaça˜ o de Capacidade do Tanque . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 4.2.2.6 Temporizaça˜ o e Sequenciamento das Bateladas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 4.2.2.7 Temporizaça˜ o e Sequenciamento dos Eventos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 4.2.2.8 V´ınculo Temporal entre Bateladas e Eventos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 4.3 RESULTADOS DO MODELO PLIM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 ˜ TEMPORAL: RESULTADOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 4.4 A QUESTAO ˜ DO MODELO PLIM POR MEIO DA BUSCA POR ROTAS . . . . . . . . 112 4.5 VALIDAÇAO.

(15) ˜ ´ 4.6 CONSIDERAÇOES DO CAPITULO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 ˜ 5 SCHEDULING DOS TANQUES - ADAPTAC ¸ OES NO MODELO PLIM . . . . . . . . 120 ˜ ˜ DAS MOVIMENTAÇOES 5.1 MINIMIZAÇAO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 5.1.1 Alteraço˜ es na FO para Minimizar Movimentaço˜ es . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 5.1.2 Alteraço˜ es na Temporizaça˜ o para Flexibilizar a Operaça˜ o de Demanda . . . . . . . . . . . 122 5.1.3 Restriço˜ es de Corte para o Número M´ınimo de Movimentaço˜ es . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 ˜ DO TAMANHO CONJUNTO DAS BATELADAS BT . . . . . . . . . . . 124 5.2 VERIFICAÇAO ˜ DO VALOR DO COEFICIENTE α DA FO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 5.3 ADEQUAÇAO 5.4 RESULTADOS COMPUTACIONAIS DO MODELO PLIM ADAPTADO . . . . . . . . . 127 5.5 ALGORITMO ITERATIVO (PLIM-AI) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 5.6 RESULTADOS DO MODELO PLIM-AI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 5.6.1 Análise Quantitativa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 5.6.2 Determinaça˜ o do Scheduling em Tanques - Perfis de Estoques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 5.6.3 Verificaça˜ o do Sincronismo entre Movimentaço˜ es (Encaixe das Bateladas - Cenário 5) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 5.6.4 Violaço˜ es de Tempo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 5.6.5 Violaço˜ es de Capacidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 5.6.6 Análise da Minimizaça˜ o das Movimentaço˜ es . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 5.6.7 Validaça˜ o do modelo PLIM-AI por meio da Busca por Rotas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 ˜ 5.7 CONSIDERAÇOES DO CAPÍTULO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 ˜ 6 CONCLUSAO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 ˜ 6.1 CONTRIBUIÇOES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 6.2 TRABALHOS FUTUROS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 ˆ REFERENCIAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168.

(16) 15. 1. ˜ INTRODUC ¸ AO. Este cap´ıtulo apresenta tópicos que procuram inserir o leitor no ambiente de pesquisa relacionado ao trabalho. Primeiro, aborda a motivaça˜ o, onde são apresentados os conceitos sobre cadeia de suprimentos da indústria do petróleo, bem como sobre as poss´ıveis aplicaço˜ es de pesquisa nas atividades que envolvem a log´ıstica (transferência e estocagem) deste sistema. Em seguida e´ apresentado o problema que será abordado no trabalho, bem como os objetivos que se pretendem alcançar com a soluça˜ o do problema. O escopo do trabalho está dentro dos objetivos da indústria do petróleo e pretende colaborar com melhorias nos processos existentes. Na sequência, e´ apresentada a justificativa que aponta quais as melhorias que podem ocorrer quando estiver em prática a soluça˜ o proposta. E por fim, e´ apresentada a estrutura do trabalho, onde e´ feito um resumo dos próximos cap´ıtulos. 1.1. ˜ MOTIVAÇAO A dependência do petróleo e´ algo latente na sociedade, seja para suprir a necessidade. de combust´ıvel no modelo atual de indústria automotiva, ou ainda com o uso nas mais diversas a´ reas por meio de seus derivados. Magatão et al. (2008) lembram que as atividades de exploraça˜ o, refino e distribuiça˜ o que estão presentes no manejo de tal matéria-prima, tem vital importância no cenário econômico mundial e exigem elevado grau de eficiência e qualidade, tanto para aumentar o lucro como para minimizar riscos materiais e ambientais. Também nesta linha de ideias, Ribas (2012) destaca que um crescimento econômico regional vem acompanhado do aumento no consumo de petróleo e seus derivados exigindo uma disponibilizaça˜ o maior do produto final, não dispensando os cuidados com segurança inerentes de tal atividade. A maioria dos autores aponta que e´ necessário buscar soluço˜ es mais eficientes para uso de produtos e matéria-prima, bem como a preocupaça˜ o com a reduça˜ o na emissão de gases poluidores. Deste modo, o zelo nas questões ambientais e a maximizaça˜ o dos lucros são regras que devem ser seguidas nas atividades que envolvem trasporte de petróleo. A primeira.

(17) 16. delas pode ser obtida procurando produzir de modo a atender a` s normas de proteça˜ o ao meio ambiente e respeitando critérios de segurança e, outra regra que pode ser mencionada visa o melhor aproveitamento da estrutura e matéria-prima primando por aumentar a diferença entre receitas e despesas, se referindo sobretudo ao melhor aproveitamento de dutos, tanques, portos, terminais, linhas, etc. Aumentar a diferença entre receitas e despesas pode também significar reduzir custos ou melhorar a qualidade do produto final de forma continuada, mantendo ˜ et al., 2008; BOSCHETTO, 2011; viva a competitividade de uma companhia (MAGATAO FERREIRA, 2008; GROSSMANN, 2004). Surge então a palavra eficiência como ponto de destaque nos argumentos presentes em muitos trabalhos, principalmente devido a` baixa margem de lucro com a qual convive a indústria de refino aliado a` rigorosa regulamentaça˜ o ambiental a` qual e´ submetida. Trata-se de um cenário onde a meta e´ obter soluço˜ es que permitam ganho de eficiência nas operaço˜ es, aumentando o desempenho sem comprometer qualidade, quantidade e prazos. Na indústria do petróleo, a quantidade de matéria-prima e de produto transportado e´ muito grande, bem como as movimentaço˜ es financeiras, que envolvem valores significativos. Deste modo, qualquer melhora na execuça˜ o das tarefas gera ganhos consideráveis sendo que, para isto ocorrer, e´ necessário o desenvolvimento de programaço˜ es eficientes das tarefas (BOSCHETTO, 2011; GROSSMANN, 2004; SOARES, 2009). Os termos Cadeia de suprimentos (supply chain), planejamento (planning), programaça˜ o da produça˜ o (scheduling) e otimizaça˜ o são palavras chave comumente encontradas em trabalhos relacionados a` indústria do petróleo. Nesse setor pensar em um gerenciamento integrado que considere todos os componentes presentes na indústria do petróleo e´ muito importante. Deste modo surgiu o conceito da Cadeia de Suprimentos (supply chain - SC) na indústria do petróleo que continua sendo assunto de interesse em diversos trabalhos na a´ rea. A SC e´ composta por refinarias, portos e terminais sendo que o transporte de produto ocorre pelos seguintes meios: ferrovias, hidrovias, rodovias e polidutos, os chamados modais. Então pode-se classificar a SC da indústria petrol´ıfera, como um sistema multi-modal (engloba todos os meios de transporte) que envolve questões e atividades cotidianas do setor, tais como: objetivos de produça˜ o; compromissos contratados com clientes e distribuidores; alteraço˜ es nas demandas, especificaço˜ es e datas de entrega dos produtos; garantia de qualidade e quantidade das matérias primas; disponibilidade e desempenho das unidades de processo; e a distribuiça˜ o e transporte de derivados do petróleo. Essa complexa integraça˜ o exige um gerenciamento que pode ser considerado em n´ıveis de decisão e em uma abordagem temporal hierarquizada dividida em: estratégico, tático.

(18) 17. e operacional. O n´ıvel estratégico que contém as decisões de longo prazo, o n´ıvel tático que envolve as decisões de longo/médio prazo e o n´ıvel operacional que está relacionado a decisões diárias. (SIMCHI-LEVI et al., 2007; NEIRO; PINTO, 2004; BOSCHETTO, 2011; FELIZARI, 2009). Em Banaszewski et al. (2010, 2011, 2012), os autores apresentam técnicas para solucionar problemas relacionados a transporte de petróleo atuando no gerenciamento das informaço˜ es presentes em toda a SC. A movimentaça˜ o de petróleo e derivados, respeitando as limitaço˜ es de infra-estrutura (por exemplo, tanques dispon´ıveis), e´ um problema para a a´ rea de transferência e estocagem (TE). Deste modo, para os sistemas de TE também e´ importante a eficiência, isso exige que as atividades de exploraça˜ o, refino e distribuiça˜ o do petróleo operem com elevado grau de desempenho e qualidade. O que se traduz em como transportar e armazenar petróleo e derivados de modo a aproveitar a estrutura f´ısica (dutos e tanques) dos o´ rgãos (refinarias, portos ou terminais) a partir dos volumes e per´ıodos de movimentaça˜ o planejados pela ˜ et al., 2008; GROSSMANN et al., 2002). Em Joly (2012) e´ mencionado empresa (MAGATAO que uma estratégia inteligente de produça˜ o e´ essencial para garantir a rentabilidade da produça˜ o em um cenário cada vez mais complexo de mercado. A forma para definir pol´ıticas para aproveitamento da estrutura de modo que não comprometa a capacidade produtiva do sistema e´ o planejamento (planning) e a programaça˜ o da produça˜ o, também chamada de escalonamento (scheduling). Neste contexto planning e scheduling são palavras chave comumente encontradas em trabalhos relacionados a` indústria do petróleo. Na indústria petrol´ıfera planning e scheduling definem a alocaça˜ o de recursos e equipamentos para executar as tarefas em um determinado per´ıodo de tempo (KREIPL; PINEDO, 2004; PEKNY; ZENTNER, 1993). Estas atividades (planning e scheduling) possuem relaça˜ o com os n´ıveis estratégico, tático e operacional e por isso são procedimentos responsáveis pela coordenaça˜ o das operaço˜ es em cada o´ rgão. São procedimentos com naturezas diferentes e alguns autores abordam essas diferenças. O planning determina campanhas mais longas de per´ıodo mensal, semestral ou até anual e geralmente considera a pol´ıtica da empresa (o que fazer?). Faz uso de informaço˜ es agregadas e busca basicamente minimizar custo ou maximizar lucro. Ou seja, o planning se refere a questão do ponto de vista gerencial e define metas para a produça˜ o de acordo com as previsões de mercado. Por sua vez, o scheduling trabalha com o operacional e se refere a um per´ıodo de tempo mais curto. E´ uma atividade que procura viabilizar os procedimentos de produça˜ o no ambiente de fábrica (como fazer?) onde as atividades competem por recursos e utilidades escassos. O scheduling utiliza informaço˜ es mais detalhadas e busca definir como deve ser o sequenciamento das tarefas e a alocaça˜ o de equipamentos para executar a campanha em determinado per´ıodo de.

(19) 18. ˜ 2001; KREIPL; PINEDO, 2004; JOLY, 1999; SOARES, 2009; STEBEL, tempo (MAGATAO, ˜ et al., 2008; 2006; SHEN et al., 2006; BOSCHETTO, 2011; LANKFORD, 2001; MAGATAO BOSCHETTO et al., 2010). Planning e scheduling buscam encontrar um ponto operacional que torne o sistema mais eficiente do ponto de vista econômico, sem alterar a estrutura (malhas, válvulas, bombas, dutos, linhas, etc) (BOSCHETTO et al., 2010). De acordo com o que foi apresentado, e´ notório que existe uma hierarquia entre estes dois procedimentos. O planning envia a ordem para que o programador execute o scheduling e faça a movimentaça˜ o dos produtos requisitados. Sendo assim pode-se afirmar que o scheduling (que deve considerar disponibilidade de produtos, tancagem, sequenciamento, qualidade e prazos) e´ o refinamento das informaço˜ es do planning. Em outras palavras, busca garantir ˜ et al., 2008; STEBEL, 2006; a viabilidade da soluça˜ o proposta pelo planning (MAGATAO SOARES, 2009). Nesse ambiente, as atividades competem por recursos e utilidades escassos, sendo que o scheduling e´ definido como uma parte importante para contribuir na utilizaça˜ o mais adequada da infraestrutura. Se baseia no uso da estrutura, pois busca uma forma fact´ıvel para realizar o que foi proposto pelo planning, considerando questões restritivas como: qualidade do produto; datas e horários de recebimento e restriço˜ es de transferência e estocagem (TE). De um modo geral, problemas de scheduling tem o foco voltado para a planta produtiva e, como trata de problemas bem próximos da realidade, buscam uma soluça˜ o fact´ıvel em tempo viável. Exemplos de situaço˜ es reais desse tipo são casos clássicos em refinarias e geralmente são parte das atividades de responsabilidade do programador, a saber: recebimento de petróleos e mistura, modos de operaça˜ o das unidades de processo, utilizaça˜ o de tanques, realizaça˜ o de misturas. Isso mostra que o scheduling tem papel crucial no controle operacional, não apenas da refinaria, mas de toda a SC (devido a integraça˜ o). Portanto ganhos obtidos nesta programaça˜ o tem forte impacto no resultado final de uma companhia (RIBAS, 2012; CASTRO, 2001). A perda de matéria-prima, a sub-utilizaça˜ o dos recursos, questões mercadológicas e jur´ıdicas são fatores que pressionam a indústria do petróleo. A primeira envolve questões ambientais sobre como poupar recursos naturais. As outras tem impacto em questões financeiras e normativas onde gasta-se muito tempo com retrabalhos. Muitas vezes, diminuir custos e ˜ 2001). Mas a melhorar serviços são decisões conduzidas de forma experimental (MAGATAO, complexidade do planning e scheduling da indústria do petróleo não permite este tipo de rotina. Tal atividade exige muito tempo e esforço, de modo que a falta de suporte computacional tem grande influência no gerenciamento das plantas produtivas (STEBEL, 2006). De acordo com Ribas (2012), o transporte por polidutos e´ o que apresenta o menor.

(20) 19. custo dentre os modais de transporte terrestre, pois apresenta um elevado grau de confiabilidade e de disponibilidade da estrutura. Silva et al. (2013), Souza-Filho et al. (2013) comparam os polidutos com os outros modais (ferrovias,rodovias,hidrovias) e destacam a utilizaça˜ o de dutos para o transporte de grande volume de produto por longas distâncias. Algumas caracter´ısticas vantajosas dos polidutos são: baixo custo operacional, alta disponibilidade da estrutura para a operaça˜ o, menor impacto ambiental, menos suscet´ıvel a fatores externos (condiço˜ es climáticas) em relaça˜ o ao outros modais. Além disso, outros fatores como: demandar pouca mão de obra para a operaça˜ o, apresentar um alto n´ıvel de segurança (transporta produtos inflamáveis e contaminantes) e servir como estoque caso necessário também devem ser lembrados. As desvantagens ficam por conta do investimento inicial, nenhuma flexibilidade de rota, pouca capacidade de adaptaça˜ o a diferentes padrões de carregamento e possibilidade de contaminaça˜ o entre produtos. Diante deste perfil, percebe-se a necessidade em desenvolver sistemas que utilizem com eficácia a estrutura, também com o intuito de aumentar os investimentos em ampliaça˜ o da rede de polidutos. Contudo, ferramentas computacionais para essa aplicaça˜ o ainda são poucas e os trabalhos acadêmicos ainda não cobrem certos requisitos operacionais básicos (RIBAS, 2012). Ainda, Boschetto (2011) destaca que na literatura são exploradas situaço˜ es que dificilmente representam a realidade, cenários com número reduzido de restriço˜ es e que consideram plantas diminutas. Observe-se que a figura 1 e´ uma forma de verificar a dimensão da questão que envolve o transporte por polidutos. O mapa de integraça˜ o do transporte de polidutos no pa´ıs engloba uma rede que está atualmente dimensionada em 7,1 mil km de polidutos interligando portos, terminais e refinarias (TRANSPETRO, 2016). Boschetto (2011) também observa que indicadores confiáveis são de suma importância para o programador, pois fornecem subs´ıdios para a correta tomada de decisão em operaço˜ es que definem a pol´ıtica de tancagem e produça˜ o de um o´ rgão. Felizari (2009) faz uma observaça˜ o que vem de encontro a estas necessidades, uma vez que ele menciona o crescente interesse na indústria do petróleo no desenvolvimento de ferramentas computacionais para auxiliar a tomada de decisões. E complementa com o argumento que tais ferramentas geralmente empregam técnicas de otimizaça˜ o, pois os problemas de planejamento e programaça˜ o da produça˜ o muitas vezes oferecem desafios que apresentam problemas complexos. Seguindo esta linha, alguns autores apontam que métodos heur´ısticos e programaça˜ o matemática (PM) são abordagens efetivas para problemas de scheduling. Muitas ferramentas desenvolvidas para aplicaça˜ o em o´ rgãos da SC na indústria do petróleo são baseadas em algoritmos clássicos para uso destas.

(21) 20. Figura 1: Mapa de polidutos Fonte: (TRANSPETRO, 2016). abordagens (REKLAITIS, 1992; FELIZARI, 2009; BOSCHETTO, 2011; SOARES, 2009). Felizari (2009) lembra que essas operaço˜ es envolvem tomada de decisões que podem ser vistas como complexos problemas de otimizaça˜ o combinatória, pois envolvem grande número de variáveis. Ainda Magatão et al. (2008) comentam que a adoça˜ o de pol´ıticas operacionais conservadoras são utilizadas para contornar a complexidade das operaço˜ es de planning e scheduling. No entanto essa prática, por vezes, sub-utiliza a capacidade produtiva do sistema, sendo um dos motivos que tornaram tais problemas foco da Pesquisa Operacional (PO) nos u´ ltimos 50 anos. Boschetto (2011) também sustenta a mesma ideia, mencionando que o uso das técnicas de otimizaça˜ o para resolver problemas de gerenciamento da SC na indústria petrol´ıfera e´ frequente. 1.2. PROBLEMA O modelo PLIM proposto por Boschetto (2011) soluciona a alocaça˜ o, o. sequenciamento e a temporizaça˜ o das movimentaço˜ es de derivados para o problema de transporte na malha de polidutos. O modelo foi aplicado a uma rede brasileira com 30 polidutos que interligam 14 o´ rgãos (refinarias, portos, terminais de distribuiça˜ o e clientes finais). Como.

(22) 21. resultado consegue encontrar soluça˜ o para o transporte de produtos. O modelo teve eˆ xito ao realizar o scheduling para o horizonte de 1 mês respeitando a capacidade agregada de armazenamento em cada o´ rgão (desconhece o valor de estoque individual em cada tanque). Dentre os o´ rgãos destacam-se as 4 refinarias como as apresentadas na figura 2. Os o´ rgãos do tipo refinaria são os mais complexos quando se refere a` interfaces, pois recebem produtos de sua própria produça˜ o interna e devem enviar para atender uma demanda local. Somado a isso, podem receber e enviar por meio de polidutos caracterizando possibilidade de conexão com quatro tipos de interfaces: (i) recebimento da produça˜ o interna, (ii) recebimento por meio de poliduto, (iii) envio para a demanda local, (iv) envio para poliduto.. Figura 2: Mapa de Polidutos Regional Fonte: Transpetro (2016). Uma refinaria possui muitos tanques, volumosa produça˜ o, variedade de produtos finais, grande quantidade de rotas para fluxo de produto, possibilidade de muitas linhas (caminhos) para movimentar os produtos entre origem e destino. Uma refinaria t´ıpica pode ter dezenas de tanques agrupados em a´ reas diferentes e com finalidades diferentes. Essas a´ reas englobam desde a entrada do o´ leo crú (petróleo) até a sa´ıda do produto final (diesel, gasolina, GLP, asfalto, etc) para o cliente, sendo que todo esse processo significa movimentaça˜ o de produto dentro da refinaria em um conjunto de a´ reas chamado de TE (Transferência e Estocagem) (STEBEL, 2006). A figura 3 mostra uma a´ rea interna da TE de uma refinaria. Nesta pode-se observar a.

(23) 22. complexidade do número de linhas (caminhos) que interligam os tanques aos equipamentos e aos pontos de conexão com outras a´ reas (interfaces). Estas linhas são os caminhos internos por onde o produto e´ movimentado dentro da refinaria.. Figura 3: Linhas Interna de Uma Refinaria Fonte: Ramos (2004). Toda essa complexidade precisa ser considerada quando se deseja trabalhar com transferências, misturas e estocagem de petróleo e derivados. Somado a tudo isso ainda existem outros fatores, tais como: a diversidade nos tipos de petróleo processado; a exigência do mercado; a importaça˜ o de componentes; o expressivo número dos modos de operaça˜ o; duplicidades das unidades básicas de processo; o grande número de linhas internas; as possibilidades de transferência interna e externa e, em muitos casos, a necessidade de atender um grande volume de encomendas regionais. De modo que, mesmo com ferramentas de simulaça˜ o, definir a alocaça˜ o de recursos e a sequência das operaço˜ es de uma refinaria e´ uma tarefa muito onerosa, pois esse sequenciamento dos eventos nas unidades de processos e no sistema de transferência e estocagem (TE) requer uma grande quantidade de decisões. Em.

(24) 23. suma, a operacionalizaça˜ o de uma refinaria e´ considerada uma das mais dif´ıceis tarefas e mesmo com toda esta complexidade, a maior parte das operaço˜ es ocorre a partir da experiência dos operadores através de cálculos manuais (FERREIRA, 2008; SOARES, 2009). A figura 4 mostra como e´ a hierarquia dos fluxos de dados para as operaço˜ es de TE internas nas refinarias que ocorrem integradas as movimentaço˜ es dos polidutos. O contexto da figura apresenta cenários que sofrem influências de informaço˜ es que vão desde o n´ıvel estratégico até o operacional. São eles: scheduling na rede de polidutos que trata da otimizaça˜ o das movimentaço˜ es entre refinarias, portos e terminais, scheduling nos tanques finais da refinaria que rege a otimizaça˜ o das movimentaço˜ es de carga e descarga dos tanques e finalmente a busca por rotas para operacionalizar o scheduling dos tanques que tem como objetivo encontrar as melhores rotas para garantir as movimentaço˜ es internas da refinaria.. Figura 4: Hierarquia no Fluxo de Dados para Scheduling dos Tanques Finais em Refinarias Fonte: Autoria própria. O scheduler dos polidutos (sistema responsável por sugerir o scheduling) gera as movimentaço˜ es que entram e saem por polidutos nas refinarias, informando os volumes e os tempos de in´ıcio (TiP ) e fim (T fP ) das mesmas (movimentaço˜ es entre o´ rgãos). O scheduler dos tanques também gera volumes e tempos das movimentaço˜ es, mas neste caso referente a` s cargas e descargas em tanques (movimentaço˜ es dentro da refinaria). Por sua vez, as ferramentas.

(25) 24. que auxiliam na procura por melhores rotas (busca por rotas) necessitam receber informaço˜ es a respeito das movimentaço˜ es de carga e de descarga em tanques. Para cada movimentaça˜ o de carga (origem-tanque) e descarga (tanque-destino) e´ importante conhecer também o volume, tempo de in´ıcio (TiT ) e fim (T fT ) para operacionalizar a movimentaça˜ o interna. Os tempos e volumes movimentados para produça˜ o interna e demanda local de produto, os estoques iniciais e capacidade dos tanques são dados da refinaria que servem como parâmetros para o scheduler dos tanques finais. O foco deste trabalho e´ preencher a lacuna existente entre duas ferramentas computacionais que obedecem a uma hierarquia para o fluxo dos dados, conforme ilustra a figura 4. O scheduler dos polidutos e´ resultado do trabalho de tese de Boschetto (2011) e fornece o scheduling dos polidutos que interligam os o´ rgãos do respectivo modal.. A. ferramenta que executa a busca por rotas, também chamada de SIGA (Sistema Integrado para Gerenciamento de Alinhamentos) e´ resultado da dissertaça˜ o de Ramos (2004) e de outros 3 artigos Kogik et al. (2006), Kowalski et al. (2006), Daciuk et al. (2012). Ela e´ responsável por indicar rotas que executam as movimentaço˜ es planejadas para a refinaria (executadas através das linhas internas). Entre a rede de polidutos (que interliga as refinarias) e as rotas de cada refinaria (que interliga os tanques) existe a questão de como fazer o uso adequado dos recursos do parque de tanques. Ou seja, a partir dos dados provenientes do scheduling da rede de polidutos qual e´ o melhor scheduling para as operaço˜ es de TE do parque de tanques, de modo que o uso dos tanques seja o mais adequado poss´ıvel e operacionalmente fact´ıvel ? Com o preenchimento desta lacuna de desenvolvimento, a meta e´ contribuir para atingir a operacionalizaça˜ o de um sistema integrado scheduler de polidutos - scheduler dos tanques - busca por rotas. Deste modo, o parque de tanques de cada refinaria deve ser capaz de suportar os volumes de produça˜ o interna, demanda local, bem como das movimentaço˜ es de recebimento e envio por meio de polidutos. A produça˜ o interna se refere ao volume gerado pela própria refinaria e e´ proveniente das unidades de processo que transformam petróleo em gasolina, diesel e outros derivados. A demanda local diz respeito aos volumes enviados e entregues na própria refinaria, sendo recebidos por caminhões e trens que correspondem a outros modais (rodovia, ferrovia) e que envolvem outros critérios de log´ıstica. Por sua vez, como mencionado anteriormente, as movimentaço˜ es de recebimento e envio por polidutos são otimizadas por Boschetto (2011). A figura 5 ilustra esta situaça˜ o, o planning de produça˜ o interna e demanda local e´ definido na estratégia mensal da refinaria, mas as movimentaço˜ es por polidutos não. Essa definiça˜ o faz parte do scheduling e por isso são movimentaço˜ es que iniciam e findam em per´ıodos de tempo definidos dentro do horizonte mensal. Com isso, apresentam volumes e vazões variáveis de uma para outra, sendo fixadas apenas na movimentaça˜ o. O trabalho.

(26) 25. de Boschetto (2011) acrescentou rigor para as atividades da refinaria ao definir também uma janela de tempo na qual devem ocorrer estas movimentaço˜ es.. Figura 5: Parque de Tanques: Principais Interfaces (Entradas e Sa´ıdas) Fonte: Autoria própria. Neste caso, o problema de scheduling dos tanques (definir a melhor pol´ıtica de uso destes recursos) e´ um dos mais dif´ıceis problemas de TE. Em especial, o problema de estocagem (armazenamento) que trata do recebimento e envio de produtos, implicam várias decisões não triviais que devem ser tomadas pelos programadores (STEBEL, 2006). Ferreira (2008) destaca que trabalhos cient´ıficos geralmente são aplicados em situaço˜ es limitadas com modelos simplificados de refinarias, mas quando se considera a otimizaça˜ o das movimentaço˜ es pelos polidutos, a complexidade do cenário e´ aumentada. Para fazer o scheduling dos tanques não basta que o programador encontre uma soluça˜ o respeitando apenas a ordem de entrada ou sa´ıda das movimentaço˜ es dos polidutos, mas sim fazê-las também em um per´ıodo de tempo espec´ıfico obedecendo a hierarquia do fluxo de dados da refinaria para um problema real da companhia. Trata-se de um problema de otimizaça˜ o que busca encontrar uma soluça˜ o para o uso de tanques de estocagem (tanques finais) integrado com as movimentaço˜ es otimizadas da rede de polidutos. Ramos (2004) coloca que as operaço˜ es de TE podem ser divididas em dois grupos: as que utilizam transporte por polidutos e as que envolvem movimentaço˜ es entre tanques. Observando isso, Stebel (2006) faz uma suposiça˜ o de integraça˜ o entre esses dois grupos ao relatar que o scheduling das refinarias de petróleo pode atuar em conjunto com o da rede de polidutos. O autor aponta como caminho de pesquisa a ser seguido, a integraça˜ o entre esses modelos, buscando ajustar inconsistências entre as operaço˜ es dos polidutos e as movimentaço˜ es na refinaria. Polli (2014), que contribuiu para aprimorar o scheduling da rede de polidutos, destaca o uso do conceito de tancagem agregada que anteriormente também e´ mencionado em Magatão (2001). Segundo ele, e´ definido como a soma das capacidades de todos os tanques de uma mesma refinaria. O autor comenta ainda que não e´ poss´ıvel avaliar o estoque de cada tanque separadamente. Nesta linha vale novamente lembrar do trabalho de Boschetto (2011), que apresentou uma proposta para executar o planning e scheduling da rede de polidutos, quando então fez o uso do conceito de tancagem agregada. Um dos apontamentos.

(27) 26. de Boschetto (2011) deixa uma sugestão de desenvolvimento de uma modelagem onde seja poss´ıvel representar a tancagem não agregada, ou seja, onde exista uma representaça˜ o tanque-atanque para proporcionar maior riqueza de detalhes na soluça˜ o. Assim, se observa que otimizar o scheduling da rede de polidutos sem considerar a factibilidade da operacionalizaça˜ o destes volumes, dentro do parque de tanques, deixa uma lacuna no caminho para a eficiência desejada na companhia. Deste modo a busca seria para a melhor maneira de usar os tanques de modo a atender produça˜ o interna, demanda local, volumes e tempos das movimentaço˜ es de recebimento e envio por polidutos, respeitando as restriço˜ es operacionais e estruturais da refinaria. 1.3. OBJETIVO O objetivo do presente trabalho e´ determinar a melhor pol´ıtica de utilizaça˜ o dos tanques. de estocagem finais para atender produça˜ o, demanda e movimentaço˜ es de entrada e sa´ıda de polidutos em o´ rgãos do tipo refinaria. Ou seja, resolver o sheduling tanque-a-tanque (tancagem), a partir dos dados da refinaria e do scheduling da rede de polidutos. 1.4. OBJETIVOS ESPECÍFICOS Como objetivos espec´ıficos pretende-se: - Entender os dados do scheduling da rede de polidutos: estudar a questão da. otimizaça˜ o na rede de polidutos por meio de pesquisa bibliográfica. Compreender o resultado do modelo proposto por (BOSCHETTO, 2011) e estruturar uma forma de utilizaça˜ o desses dados para que sirvam de parâmetros do modelo a ser desenvolvido. - Construir o modelo em programaça˜ o matemática para realizar o scheduling em tanques:. pesquisar trabalhos correlatos com o problema em questão, verificar formas. de equacionamento mais adequadas para a aplicaça˜ o.. Construir um modelo inicial, em. programaça˜ o matemática, almejando obter uma soluça˜ o fact´ıvel para o problema. - Aplicar o modelo ao cenário real: executar o modelo inicial com os dados reais de produça˜ o e demanda da refinaria e também com as movimentaço˜ es de recebimento e envio dos polidutos. Após isso, depurar e avaliar as soluço˜ es. - Reformular o modelo para aprimorá-lo e reaplicar ao cenário real: a partir do resultado obtido com o modelo inicial deve-se buscar o refinamento de modo a corrigir distorço˜ es ou melhorar o que já foi realizado, seja do ponto de vista da qualidade da soluça˜ o obtida e/ou diminuiça˜ o do tempo computacional. Depois da reformulaça˜ o, o modelo inicial se.

(28) 27. transforma em uma versão refinada chamada apenas de modelo. Aplicar esse modelo ao cenário real novamente. - Analisar os resultados: entender se os resultados obtidos com o modelo são coerentes, pois existe uma pol´ıtica operacional já esperada em relaça˜ o ao uso dos tanques, bem como questões estruturais restritivas que são conhecidas. A soluça˜ o deve respeitar estas condiço˜ es além de atender as cargas e descargas de produto da refinaria. - Validar os resultados: se os resultados do modelo são coerentes então devem ser validados. Nesse caso será utilizada a ferramenta computacional apresentada por (DACIUK et al., 2012) como validador do scheduling dos tanques. Isso ocorre a partir da verificaça˜ o do scheduling proposto para os tanques, observando se o resultado do modelo e´ fact´ıvel também do pontos de vista operacional. Ou seja, se existe possibilidade de encontrar rotas na refinaria para executar essas movimentaço˜ es entre esses tanques de estocagem. 1.5. JUSTIFICATIVAS O uso de ferramentas computacionais para a otimizaça˜ o na produça˜ o de combust´ıveis. se justifica por alguns fatores. Entre esses fatores está a crescente demanda mundial de energia e a necessidade de reduça˜ o na emissão dos gases (FERREIRA, 2008). Tais fatores são puxados pela continuidade do atual modelo econômico, que transforma a indústria do petróleo em estratégica para as atividades essenciais de qualquer pa´ıs. Quando a questão e´ sobre a integraça˜ o das ferramentas de scheduling pode-se apoiar nas palavras do mesmo autor. Ele argumenta que para garantir retornos dos investimentos e´ necessário englobar a integraça˜ o da SC, considerando que a disponibilidade e integridade dos equipamentos e os sistemas de controle e informaça˜ o são fundamentais, mas sem esquecer que o ser humano e´ indispensável nesta atividade. Nesta linha, Magalhães et al. (1999) destacam algumas razões técnicas e financeiras que justificam o desenvolvimento e implantaça˜ o de ferramentas computacionais direcionadas para scheduling em refinarias de petróleo. Entre essas razões pode-se citar: aumento na capacidade de monitoramento e tomada de decisão no processo (re-adaptaça˜ o rápida a novo requerimento de fornecimento em situaço˜ es especiais); reduça˜ o nas perdas de tancagem (utilizaça˜ o otimizada do parque); minimizaça˜ o no tempo de armazenagem do produto; possibilidade da adoça˜ o de uma pol´ıtica just in time indo de encontro a` s necessidade das distribuidoras (nada deve ser produzido, transportado ou comprado antes da ”hora exata”). Quando o aspecto em pauta e´ o uso adequado do tanques, torna-se interessante perceber que a tancagem (envio e recebimento em tanques) e´ realizada por um especialista da.

(29) 28. TE que faz uso de sua experiência profissional. Deste modo, torna-se justificável a elaboraça˜ o de modelos que auxiliem a` tomada de decisão operacional, lembrando que um scheduling realizado manualmente não permite verificar o comportamento das restriço˜ es associadas a` dinâmica da atividade de tancagem, o que pode entre outras situaço˜ es gerar gargalos. A modelagem do sistema e o uso de ferramentas computacionais permite detectar problemas cr´ıticos que não são o´ bvios para o operador em uma primeira análise, evitando custos adicionais (STEBEL, 2006) Ganhos financeiros movem a busca pela eficiência. Esses lucros só são atingidos se as movimentaço˜ es de produtos levarem em conta sequência e horário de bombeio, quantidade de volumes transferidos, atendimento a` demanda, manutença˜ o dos estoques de segurança, entre outros. Neste sentido, o desenvolvimento de modelos e´ a soluça˜ o apontada quando se pretende criar uma estrutura de otimizaça˜ o que, a partir das previsões de quantidades e horários e das boas práticas de operaça˜ o, gere uma programaça˜ o o´ tima para as movimentaço˜ es. Os modelos de otimizaça˜ o permitem manter os estoques dentro de limites práticos, gerenciar a utilizaça˜ o dos polidutos do sistema, prezar o atendimento dos requisitos de entrega e evitar reprogramaço˜ es. Com isso, também e´ poss´ıvel definir pol´ıticas de aproveitamento futuro da capacidade ociosa do sistema (FELIZARI, 2009). A integraça˜ o das ferramentas que otimizam as operaço˜ es de TE e a otimizaça˜ o no uso dos tanques em o´ rgãos são argumentos ambiciosos e válidos. Os ganhos industriais foram amplamente comentados e para a comunidade cient´ıfica existe a evoluça˜ o na pesquisa sobre aplicaça˜ o de modelos de otimizaça˜ o para resolver problemas de scheduling. O ganho consiste em otimizar a tancagem das refinarias a partir dos dados reais de produça˜ o, demanda e das movimentaço˜ es de recebimento e envio proveniente da rede de polidutos. Com isso, pretendese contribuir para o aprimoramento das aplicaço˜ es de otimizaça˜ o computacional em ambiente industrial, que no caso do setor de petróleo e gás, significa realizar testes de considerável relevância. Problemas desta natureza são de grande complexidade combinatorial (milhares de restriço˜ es e variáveis envolvidas). O trabalho de Terrazas-Moreno et al. (2012) aborda o problema de scheduling em tanques (tancagem) aplicando programaça˜ o matemática. Os autores propõem uma soluça˜ o para a tancagem considerando somente a produça˜ o interna e a demanda local. Eles apontam que o gerenciamento em tanque envolve caracter´ısticas operacionais e estruturais que tornam a atividade complexa. Ainda lembram que qualquer atividade de tancagem necessita considerar a existência de linhas internas na refinaria para tornar fact´ıvel a operaça˜ o, uma hipótese que não e´ verificada por Terrazas-Moreno et al. (2012). Por sua vez, a proposta presente nesta tese considera, além da produça˜ o interna e demanda local, também as movimentaço˜ es de.

(30) 29. recebimento e de envio por poliduto (scheduling na rede de polidutos), buscando uma soluça˜ o que seja fact´ıvel no ambiente de fábrica, sendo a busca por rotas um elemento avaliado no contexto da soluça˜ o obtida. Essas consideraço˜ es impõem maior rigor ao modelo de tancagem corroborando para a inserça˜ o de restriço˜ es de corte (número m´ınimo de movimentaço˜ es na refinaria). Adicionalmente, um algoritmo iterativo e´ proposto, o qual faz uso do número m´ınimo de movimentaço˜ es, para encontrar soluço˜ es em menor tempo computacional. Deste modo alguns aspectos podem ser destacados como pontos de contribuiça˜ o desta tese. No cap´ıtulo de conclusão (seça˜ o 6.1) esses aspectos também são explicados. Neste ponto do texto essas contribuiço˜ es são citadas, a saber: • Scheduling nos Tanques Finais da Refinaria Integrado ao de Polidutos: o scheduler de Boschetto (2011) e´ uma ferramenta de otimizaça˜ o da camada superior de n´ıvel de decisão (figura 4). Sendo assim, a partir dos dados obtidos deste scheduler de polidutos propõe-se o scheduling dos tanques finais, obtendo a evoluça˜ o do estoque de cada tanque individualmente. Deste modo também e´ poss´ıvel verificar a operacionalizaça˜ o deste sistema integrado que consiste em scheduler de polidutos - scheduler dos tanques busca por rotas. • Utilizaça˜ o da Restriço˜ es de V´ınculos Temporais: as restriço˜ es que vinculam os tempos das operaço˜ es de envio e recebimento da refinaria com os tempos dos eventos de carga e descarga em tanques são fundamentais para verificar a evoluça˜ o do estoque tanque a tanque. Tais restriço˜ es foram adaptadas de Barboza (2005) e utilizadas para vincular recebimento e envio de tanques com os pontos de produça˜ o interna, demanda local e de entrada e sa´ıda por polidutos. Esses pontos de interface são apresentados na figura 5. • Restriço˜ es de Minimizaça˜ o das Movimentaço˜ es Internas para Diminuiça˜ o do Espaço de Busca: a meta de viabilizar a operacionalizaça˜ o da busca por rotas impõe a minimizaça˜ o do número de movimentaço˜ es internas da refinaria. No entanto observase que existe um m´ınimo de movimentaço˜ es imposto pelo próprio cenário analisado em cada caso. Deste modo a inserça˜ o das restriço˜ es de minimizaça˜ o limitam o espaço de busca e contribuem para uma convergência em menor tempo computacional. • Aplicaça˜ o da Heur´ıstica do Algoritmo Iterativo: mesmo com as restriço˜ es de minimizaça˜ o a convergência pode demorar para ocorrer. Deste modo, como o objetivo não e´ encontrar uma soluça˜ o o´ tima e sim algo fact´ıvel, elaborou-se um algoritmo iterativo que permite o incremento dos valores m´ınimos de movimentaço˜ es internas a cada ciclo de execuça˜ o do modelo. Tal contribuiça˜ o pode ser aplicada a qualquer problema de.

(31) 30. scheduling que busque minimizar movimentaço˜ es internas. Uma vez que esse número m´ınimo e´ uma caracter´ıstica intr´ınseca do cenário, portanto, deve ser considerado. • Publicaço˜ es: esta pesquisa resultou na publicaça˜ o de três artigos, sendo dois em congressos e um outro em periódico. 1.6. ESTRUTURA DO TRABALHO Este trabalho e´ dividido em 5 cap´ıtulos e conclusão, sendo que cada um aborda os. seguintes assuntos: • Cap´ıtulo 1: este cap´ıtulo e´ a abertura do trabalho e responde questionamentos referentes a` relevância da pesquisa. Inicialmente apresenta a motivaça˜ o, onde são explicados os elementos envolvidos na SC (Supply Chain) do petróleo, em especial o modal poliduto e o o´ rgão refinaria (pontos focais do trabalho). Também são abordados os conceitos referentes a` atividades de planning e scheduling, bem como e´ lembrada a a´ rea de PO (Pesquisa Operacional) no contexto de aplicaça˜ o para este tipo de tarefa, em especial a PM (Programaça˜ o Matemática). Ainda, traz a explicaça˜ o do problema a ser abordado, os objetivos traçados e por fim são apresentadas as justificativas. • Cap´ıtulo 2: este cap´ıtulo apresenta o estado da arte para os assuntos relacionados a` pesquisa e desenvolvimento aplicados a problemas de planning e scheduling. Primeiramente aborda questões referentes a PM e seu contexto dentro da PO. Após, apresenta o Sistema Integrado de Refino, onde mostra uma coletânea de trabalhos que buscam solucionar o problema de TE em toda a cadeia de decisões que vai desde o descarregamento de petróleo por meio de navio até o envio de produtos finais para o cliente e para a rede de polidutos. Por u´ ltimo são relatados trabalhos que visam encontrar maneiras autônomas para executar a busca por rotas (caminhos) nas linhas internas das refinarias. • Cap´ıtulo 3: este cap´ıtulo inicia detalhando o scheduler da rede de polidutos. O descritivo feito aborda questões referentes a entrada de dados para o scheduling dos tanques e que servem de base para o problema abordado no trabalho. Isso envolve a explicaça˜ o sobre o scheduler dos polidutos, os detalhes sobre a quantidade de recursos dispon´ıveis e o volume de produto movimentado em cada cenário e os conceitos e regras (temporais e operacionais) inerentes ao processo de TE em tanques, que norteiam a concepça˜ o do modelo. Após, com base no scheduling da rede, mostra os cenários reais mensais.