CC BY
34
УДК 004.94:658.7 Г. В. Заходякин*
Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева, Москва, Россия 125047, Москва, Миусская пл., д.9 * e-mail: [email protected]
КОМПЛЕКС ПРОГРАММ ДЛЯ СТРАТЕГИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ СЕТЕЙ С УЧЕТОМ
ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ
Предложен подход к описанию структуры производственно-логистической сети предприятия нефтегазохимического комплекса с использованием графа операций и состояний. Представлена методика комплексного эколого-экономического анализа производственно-логистической сети на основе методологии оценки жизненного цикла. Описана архитектура программного комплекса, позволяющего решать задачи проектирования производственно-логистических сетей предприятий нефтегазохимического комплекса на основе предложенного подхода.
Ключевые слова: оценка жизненного цикла; смешанное линейно-целочисленное программирование; проектирование логистической сети; производство полиолефинов; сеть операций и состояний; управление цепями поставок.
На российском рынке сегодня представлены несколько коммерческих пакетов для стратегического планирования цепей поставок. Эти инструменты используются предприятиями и консалтинговыми компаниями для
проектирования сетей распределения и размещения производственных мощностей. Функциональность подобных систем включает: автоматизацию построения математической модели, управление данными, геокодирование, расчет транспортных тарифов, поиск, визуализацию и анализ решения модели. Однако подобные системы разрабатывались, главным образом, для отраслей потребительских товаров, поэтому их сложно адаптировать к специфическим требованиям и ограничениям
нефтегазохимического комплекса (НГХК). Примерами таких ограничений являются: использование трубопроводного транспорта, переменный состав сырья и выход продукта, профили добычи и необходимость вывода мощностей из эксплуатации. Кроме того, математические модели, применяемые в коммерческих инструментах планирования, как правило, рассматривают только экономические критерии оптимизации. Хотя в последние годы в некоторых инструментах моделирования появилась возможность учитывать и воздействие предприятий на окружающую среду, эта возможность ограничивается лишь расчетом углеродного следа (выбросов парниковых газов). Поэтому целью настоящего исследования была разработка методологии и инструментов
стратегического планирования цепей поставок предприятий НГХК, учитывающих
специфические отраслевые ограничения и обеспечивающих комплексный учет воздействия этих предприятий на окружающую среду.
В рамках исследования построена модель цепи поставок, включающей добычу «жирного» природного газа с повышенным содержанием углеводородов C2-C3, газопереработку, транспортировку, производство базовых мономеров, а также крупнотоннажное производство полимеров — полиэтилена и полипропилена. Концептуальной основой модели является сеть операций и состояний (State-Task Network) [1, 2], включающая все возможные производственные операции и материальные потоки, связывающие их в так называемую «гиперструктуру». На рис. 1 показан фрагмент сети, включающий транспортировку природного газа с месторождения, установку комплексной подготовки газа к транспортировке (УКПГ), процессы деэтанизации и стабилизации газового конденсата, в результате которых выделяется сырье для газохимического производства, а также процессы пиролиза и синтеза полимеров. В настоящее время газохимических мощностей в регионе добычи нет и сырье (сжиженные углеводородные газы, широкая фракция легких углеводородов, конденсат) перерабатываются на мощностях в Западной Сибири. Этан, транспортировка которого связана с высокими затратами, при отсутствии мощностей для переработки, сжигается.
CH4 в газотранспортную
О
систему
О
Месторождение
С2-С5
УКПГ о Деэтанизация
C3
C3C4
C5+
С1С2
ch4
Новоуренгойский газохимический комбинат (проект)
О ГФУ (C1/C2)
C2H6
о
C3C4
Стабилизация О ! О ГФУ (С3/С4)
C3H8
о
C4H10
о
Пиролиз C2
Пиролиз Сз
Пиролиз С4
C2H4
О
СзН6
о
ПЭВД-153
ПЭВД-158
БДФ
О
Пиролиз
С3+С4
ПЭВД-153 ПЭВД-158
О
ПП-21030
О
ПП-21080
о
Рис. 1. Фрагмент производственно-логистической сети в переработке «жирного» природного газа: ГФУ - газофракционирующая установка; ПЭВД - полиэтилен высокого давления: ПП - полипропилен
Математической формализацией сети операций и состояний является система уравнений материального баланса (1):
jSft
jSft-1
sij tiffi
P
sij ijffi
ieTs jeJt
ieTs jeJt
(1)
где Ssf - запас вещества s в местоположении f в период t; Pijfft- уровень активности операции i, выполняемой на установке j в периоде t, f- индексы местоположений; а ,а -
s j s У
технологические коэффициенты для входных и выходных материальных потоков s в операции i на установке j; Ts - множество операций с веществом s; Ji - множество установок, пригодных для выполнения операции i.
Непрерывными переменными решения в модели являются интенсивности операций P, которые используются в дальнейшем для расчета прямых затрат, а также интенсивности воздействия на окружающую среду. Дискретные решения в модели относятся к выбору размещения установок и расширению/ликвидации
производственных мощностей.
Для оценки воздействия предприятий на окружающую среду применяется методология оценки жизненного цикла (англ. life cycle assessment, LCA). Данная методология предполагает сбор и оценку входных и выходных потоков, а также потенциальных воздействий на окружающую среду на всех стадиях жизненного цикла продукции [3].
На первом этапе были определены цель исследования и границы продукционной системы. В данном случае целью системы является переработка природного газа и максимальное извлечение из него ценных компонентов. Функциональной единицей является 1 тыс. т переработанного природного газа. В качестве продукционной системы рассматривается цепь поставок «от колыбели до клиента». Все процессы разделены на «фокусные» и «фоновые» по степени возможности воздействия на них в рамках моделируемой цепи поставок. К фокусным относятся процессы газопереработки,
транспортировки газа и продуктов разделения, пиролиз, синтез полимеров, а также транспортировка продукции до рынков сбыта.
Фоновые процессы — это добыча и поставка природного газа с месторождения.
Следующий этап предполагает
инвентаризационный анализ жизненного цикла, в ходе которого должны быть идентифицированы и вычислены удельные (в расчете на функциональную единицу) выбросы, а также удельное потребление энергии различными операциями в цепи поставок (элементарных потоков).
На третьем этапе производится оценка значимости потенциальных воздействий на окружающую среду. При этом, в соответствии со стандартом ИСО 14042, результаты инвентаризационного анализа преобразуются в количественные оценки воздействия предприятий на окружающую среду, систематизированные с применением категорий и индикаторов воздействия. В мировой практике используется несколько методик оценки воздействия, которые предлагают набор категорий, а также характеристические коэффициенты для пересчета элементарных потоков в количественные оценки воздействия, принятые для категорий. Эти коэффициенты вычисляются на основе моделей распространения загрязнителей, их химических свойств, а также механизмов воздействия на окружающую среду. В данном исследовании использована методика оценки воздействия 1тра^2002+ [4]. Методика позволяет оценивать как механизмы воздействия предприятия на окружающую среду (т.е. экологические проблемы, к развитию которых приводит использование продукционной системы, или категории воздействия), так и последствия этих проблем -категории ущерба. Методика содержит характеристические коэффициенты для пересчета элементарных потоков одновременно в индикаторы категорий воздействия и ущерба. Расчет производился с использованием характеристических коэффициентов для конечных точек категорий ущерба.
Заключительный этап оценки жизненного цикла — это интерпретация результатов. Результаты проведенной оценки использованы в модели оптимизации цепи поставок. Предложенная модель была реализована в виде исследовательского прототипа программного
Факел
ПП-21030
ПП-21080
комплекса для стратегического планирования цепи поставок, основанного на языке моделирования AMPL и решателе задач математического программирования CPLEX. Размерность задачи в демонстрационном примере составляет 6580 переменных (300 бинарных) и 2000 ограничений. Время решения задачи - 0.67 секунд (CPLEX 12.6). Для управления данными сценариев и визуализации решений используется СУБД Microsoft Access и ряд программных продуктов с открытым исходным кодом.
Альтернативными целевыми функциями в модели являются чистая приведенная стоимость (NPV) и расчетное воздействие по каждой категории ущерба (ущерб здоровью людей, ухудшение качества окружающей среды, изменения климата, использование ресурсов).
Хотя методика Impact2002+ позволяет сформировать интегральный показатель ущерба, интерпретация этого показателя возможна только для условий Европы. Как следствие, вычислительный эксперимент должен
производиться с использованием методов
многокритериальной оптимизации. В данной работе были получены аппроксимации множеств Парето-оптимальных решений для каждого из экологических критериев в сочетании с экономическим критерием. При этом решается итеративно задача оптимизации по КРУ при фиксированном значении экологического критерия, с постепенным ослаблением этого ограничения. Каждое решение из полученного множества отражает компромисс между экономическими характеристиками ЦП и ее экологической эффективностью, выраженной через совокупное воздействие по одной из категорий. Результаты эксперимента показывают, что зависимость между экономическим и экологическим критерием является нелинейной. Приближение к минимально возможному ущербу требует все больших экономических затрат при незначительном снижении воздействия на окружающую среду. В то же время, в области максимального экономического эффекта даже небольшое снижение КРУ существенно улучшает экологические характеристики цепи поставок.
Рис. 2. Структура цепи поставок в решении, оптимальном по критерию: а - <^РУ», б - «Изменения климата»
Структура производственно-логистической сети (рис. 2) также существенно отличается при использовании разных критериев. Строительство новых мощностей по переработке «жирного» газа на Ямале позволит решить проблему использования этанового сырья, однако этот проект потребует значительных инвестиций. В результате при ориентации только на экономику он оказывается невыгодным. При максимальном учете воздействия на окружающую среду этот проект должен быть реализован, поскольку
исключается необходимость сжигания ценного нефтехимического сырья. Структура рынков сбыта продукции также различается. Транспортировка на более выгодные зарубежные рынки (через морские порты) приводит к увеличению воздействия на окружающую среду, поэтому при оптимизации по экологическим критериям удовлетворяется спрос, в основном, на внутренних рынках.
Очевидно, что решение глобальных задач развития нефтехимии должно комплексно
a
б
рассматривать как экономику отрасли, так и негативное воздействие химических производств на окружающую среду, необходим поиск компромисса между максимизацией прибыли и минимизацией вредного воздействия. Кроме того, решения о вводе производственных мощностей не должны приниматься в отрыве от их воздействия на всю цепь поставок. Этого возможно добиться лишь при использовании инструментов моделирования, способных учитывать сложные
взаимодействия между узлами производственно-логистической сети.
Разработанный программный комплекс позволяет строить множество Парето-оптимальных конфигураций производственно-логистической сети, выполнять сценарный анализ, исследовать эколого-экономические компромиссы с учетом специфики НГХК. Эти возможности могут оказать существенную поддержку при решении задач стратегического планирования на предприятиях отрасли.
Заходякин Глеб Викторович - старший преподаватель кафедры Логистики и экономической информатики РХТУ им. Д.И. Менделеева, Россия, Москва
Литература
1. Kondili, E., Pantelides, C., & Sargent, R. A general algorithm for short-term scheduling of batch operations-I. MILP formulation. Computers & Chemical Engineering, 17(2), 211-227, 1993. URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/009813549380015F (retrieved on 18.05.2014).
2. Lainez, J. M., Kopanos, G., Espuna, A., Puigjaner, L.. Flexible design-planning of supply chain networks. AIChE Journal, 55(7), 1736-1753, 2009. doi:10.1002/aic.11942
3. ГОСТ Р ИСО 14040-99 Управление окружающей средой. Оценка жизненного цикла. Принципы и структура.; введ 01.07.1999 - М. : Госстандарт России, 1999. - 10 с.
4. Jolliet O, Margni M, Charles R, Humbert S, Payet J, Rebitzer G, Rosenbaum R: IMPACT 2002+: A New Life Cycle Impact Assessment Methodology. Int J LCA 8 (6), 2003. - pp 324 - 330.
Zakhodyakin Gleb Viktorovich*
D.I. Mendeleev University of Chemical Technology of Russia, Moscow, Russia. * e-mail: [email protected]
SOFTWARE SYSTEM FOR STRATEGIC DISTRIBUTION AND PRODUCTION NETWORK DESIGN WITH ENVIRONMENTAL CONSIDERATIONS
Abstract
This paper describes an approach to supply chain network optimization for a petrochemical enterprise. The state-task network is used for supply chain representation. A framework for comprehensive economic and environmental assessment based on life cycle assessment is proposed. The software implementation of proposed methodology is described.
Key words: life cycle assessment, mixed integer linear programming, supply chain network design, polyolefin production, state task network, supply chain management.
