CC BY
39
электроэнергии, в том числе, ГУП «Московский метрополитен» будут отчитываться согласно
Приказу № 330 Минприроды [5] уже о своих косвенных энергетических выбросах, опираясь на
данные об углеродоемкости получаемой от сторонних организаций электроэнергии, что позволит
получать объективные оценки этих выбросов и эффективности мероприятий по их сокращению.
Список литературы
1. Хромкин В.А. Опыт энергосбережения в осветительных установках московского метрополитена. [Электронный ресурс], 2018. Режим доступа: https://www.abok.ra/for_spec/articles.php?md=152/ (дата обращения: 13.02.2018).
2. ГУП «Московский метрополитен». Служба электроснабжения. Раскрытие информации за 2015 год. [Электронный ресурс], 2018. Режим доступа: http://gup.mosmetro.ru/podrazdelenya/15/ (дата обращения: 13.02.2018).
3. Нормативы технологических потерь электрической энергии при ее передаче по электрическим сетям на 2012 год; утв. приказом Минэнерго России от 23.04.2012 г. № 178. [Электронный ресурс], 2018. Режим доступа: http://mosmetro.ru/about/structure/power_supply/ (дата обращения: 22.03.2018).
4. ГОСТ Р ИСО 1406401-2007 Газы парниковые. Часть 1. Требования и руководство по количественному определению и отчетности о выбросах и удалении парниковых газов на уровне организации. [Электронный ресурс], 2018. Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/1200077407/ (дата обращения: 13.02.2018).
5. Приказ Министерства природных ресурсов и экологии Российской Федерации от 29.06.2017 г. № 330 «Об утверждении методических указаний по количественному определению объема косвенных энергетических выбросов парниковых газов».
6. ГОСТ Р 56276-2014 Газы парниковые. Углеродный след продукции. Требования и руководящие указания по количественному определению и предоставлению информации. [Электронный ресурс], 2018. Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/1200117795/ (дата обращения 13.02.2018).
7. Попов В.Г., Боровков Ю.Н. Эмиссия парниковых газов на железнодорожном транспорте // «Безопасность жизнедеятельности». № 11, 2010.
8. Министерство природных ресурсов и экологии Российской Федерации Приказ от 30 июня 2015 года № 300 «Об утверждении методических указаний и руководства по количественному определению объема выбросов парниковых газов организациями, осуществляющими хозяйственную и иную деятельность в Российской Федерации». [Электронный ресурс], 2018. Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/420287801/ (дата обращения: 22.03.2018).
МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ МОРСКИХ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ПЕРЕВОЗОК СЖИЖЕННОГО ПРИРОДНОГО ГАЗА
Першин Н.В.
Першин Никита Вячеславович - аспирант, кафедра управления и защиты информации, Российский университет транспорта (МИИТ), г. Москва
Аннотация: в статье рассмотрены модели и алгоритмы морских транспортных систем для перевозок сжиженного природного газа Показана необходимость учета взаимодействия и взаимовлияния всех элементов систем, работающих в условиях нестационарных внешних условий. Представлена динамическая модель условий функционирования морских транспортных систем, рассмотрены ее характеристики, проведен анализ. Установлены основные соотношения, позволяющие рассчитать этапы работы по транспортировке СПГ. Определен алгоритм выбора схемы транспортировки углеводородов с континентального шельфа.
Ключевые слова: модели, алгоритмы, морские транспортные системы, системы перевозок, логистика.
Основная проблематика исследования и оптимизации морских транспортных систем (МТС) и систем водного транспорта в целом состоит в необходимости учета взаимодействия и взаимовлияния всех элементов систем (транспортные суда, ледоколы, береговое хранилище и
т.п.), работающих в условиях нестационарных внешних условий (ледовые условия, окна погоды работы терминалов и т.п.) [1].
Первое поколение компьютерных систем исследования и оптимизации МТС предполагало использование статической модели, при этом главный акцент делался не столько на проектировании транспортной системы, сколько на оптимизации основных характеристик судна, а сама статическая модель являлась функционалом для определения технико-экономических параметров работы различных вариантов судов и выбора среди них оптимального.
Необходимо сказать, что статическая модель позволяет достаточно хорошо описывать моделируемую систему при отсутствии в ней время-зависимых факторов и при простой логике движения и взаимодействия объектов системы (табл. 1) [2].
Однако достоверное описание, например, работы судов и ледоколов в ледовых условиях с помощью таких моделей фактически невозможно.
В результате появившихся в последние годы агентных имитационных моделей принципиально увеличиваются возможности моделирования, существенно повышается качество и достоверность получаемых результатов (табл. 1).
Особенностью таких моделей является:
- учет влияния ледового класса на размерения, ходовые качества и весовую нагрузку судна.
- технико-экономический анализ, учитывающий методы определения строительной стоимости судов, фрахтовой ставки, портовых сборов, а также алгоритмы определения интегральных экономических показателей МТС с учетом береговой инфраструктуры, различных схем владения флотом, кредитования строительства судов и т.п.
Динамическая имитационная модель (ИМ) учитывает логику движения и взаимодействия судов.
Используя такую логику, можно моделировать линейные перевозки сжиженного природного газа (СПГ) и других грузов по прямой и перевалочной схемам.
Принципиальным отличием таких моделей от ГИС-пространства, параметры которого (ветер, волнение, лед и т.п.) также изменяются во времени, является то, что состояние объектов, описываемых с помощью моделей условий функционирования, подвержено влиянию других объектов МТС [3].
Таблица 1. Возможности статической и динамической моделей применительно к описанию работы судов в ледовых условиях разных состояниях загрузки
Параметр Статистическая модель Динамическая модель
Учет логики движения и взаимодействия судов Не учитывается Учитывается полностью. Суда и ледоколы моделируются как самостоятельные объекты, движущиеся и взаимодействующие в геоинформационном пространстве
Учет факторов, зависящих от времени Не учитываются или принимаются по средним значениям Учитываются полностью. Например, график поставок груза, окна работы портов, смерзание ледового канала, обрастание корпуса и мн. др.
Определение времени рейса в ледовых условиях Дискретно (как правило, помесячно). Продолжительность рейса фиксирована в пределах заданного интервала (месяца) На непрерывной основе (время рейса зависит от даты и сложившихся природных условий). Учитывается возможность ускорения-замедления судна, исходя из логистических факторов
Описание движения транспортного судна на линии Определяется «провозоспособностью» на линии, к которой сводятся все технические параметры судна Оптимизация графика поставок груза с учетом возможности движения судов с разными скоростями [2]
Моделирование ледокольной проводки Ледоколы учитываются как «неограниченный ресурс» или ресурс с фиксированным временем ожидания Ледоколы учитываются как самостоятельные объекты: задается их число, логика работы и география движения
Учет динамики наполнения береговых хранилищ Не учитывается Учитывается. Возможно решение задачи оптимизации требуемого объема хранилища
В задаче исследования МТС можно выделить три типа работ, относящихся к транспортировке СПГ [3]:
• определение интегральных параметров движения судов на маршрутах (время рейса, затраты на топливо, сборы, время ледокольного сопровождения и т.п.) - маршрутные затраты;
• оптимизация основных характеристик судов, входящих в МТС и определение их количества - оптимизационный блок;
• исследование работы МТС на основе имитационного эксперимента, в котором присутствует временная ось и реализована логика работы МТС - имитационная модель.
Управление всеми функциями управления можно осуществлять с помощью конструктора сценариев (рис. 1).
Принципиальная структура для модели МТС показана на схеме, где стрелками показана типовая последовательность расчетов представлена на схеме (рис. 2).
1о.вми
Рис. 1. Пример интерфейса Конструктора сценариев
Рис. 2. Типовая последовательность расчетов
Алгоритм при выборе схемы транспортировки углеводородов с континентального шельфа представлен на рис. 3.
Рис. 3. Алгоритм при выборе схемы транспортировки углеводородов с континентального шельфа
Расчет величин удельных затрат на транспортировку углеводородного сырья выглядит так
SS =
(КУ + Е1)
N '
(1)
Удельные затраты:
SS - удельные затраты при транспортировании углеводородного сырья;
КУ - капитальные вложения, затраченный на построение транспортной инфраструктуры;
(=1
EZ - суммарные затраты на транспорт и эксплуатацию, которые вычисляются принимая во внимание дисконтирование финансовых потоков;
N - срок функционирования инфраструктуры транспорта; Qi - объемная величина при добыче углеводородов в г-м году.
Рис. 4. Анализ полного жизненного цикла МТС
Время оборачиваемости судна (ВОС) определяется как основной параметр модели, оно определяет время, необходимое для прохождения из района ожидания в порт, швартовку у причала, погрузку СПГ, отход от причала и прохождения назад в район ожидания, одного танкера.
Теоретически показатель оборачиваемости представляет время, которое нужно танкеру для осуществления всего цикла при учете того, что времени ожидания нет, он зависит от скорости судна, которая изменчива в ледовых условиях.
Под фактическим показателем ВОС понимают показатель теоретический с учетом времени ожидания и задержки в процессе погрузки:
/ = г + г + г + / + г + г + г + г + г + ^ , (1)
об.с сегм ман шв под.ст н.отгр отгр з.отгр отс.ст отч сегм? V /
Iсегм - время прохождения сегментов от района ожидания до акватории;
ман - время маневра танкера в портовой акватории; шв - время швартовки;
под ст - время на подсоединение стендеров и охлаждение; н отгр - время начала отгрузки, наращивание скорости отгрузки;
отгр - время отгрузки;
з отгр - время на завершение отгрузки; отс ст - время на отключение стендеров; отч - время отчаливания танкера.
Рис. 5. Скорость отгрузки СПГ на судно как функция скорости подачи СПГ в резервуары от времени Запас СПГ в резервуарах:
v=к+v t—Yv (t. —1.).
U пост / у отгр v г i—1'
(2)
Здесь V - объем СПГ, находящийся в резервуаре в исходный момент времени;
V - скорость выдачи СПГ в резервуары, временная постоянная, V = const;
пост r ^ г г j г ' г ' пост '
t - текущий момент времени;
i = 2k, k g Z;
V0mzp - скорость отгрузки СПГ на судно, функция времени, имеющая периодический характер.
Выражение (2) для зимнего и летнего сезона [7]:
Vk. зим V0зим ^ АзимПзим; (3)
V = V + A n ; (4)
к. лет Uлет лет лет' v '
VK3UM = К0лет - объем СПГ в резервуарах, определенный как конец зимнего - начало летнего сезона;
VK лет = V03UM - объем СПГ в резервуарах, определенный как конец летнего - начало зимнего сезона;
ДЗМЛ| - значение изменения наличного запаса СПГ при оборачиваемости одного танкера за зимний сезон;
A - значение изменения наличного запаса СПГ при оборачиваемости одного танкера за летний сезон;
П - величина рейсов в зимнем сезоне;
^лет - количество рейсов в летнем сезоне.
В модели должно быть предусмотрено, что объем СПГ в резервуарах с начала зимнего сезона, с одной стороны, вследствие уменьшения интенсивности отгрузки, должен стремиться к
минимуму ^ —> V, с другой стороны, - он должен быть достаточно большой
величиной, чтобы иметь СПГ в наличии на всем протяжении зимнего сезона ^ > ^тт ■
С помощью этой модели можно сделать расчет допустимых значений А и Д для условий:
I А I _ V0 лет V зим •
| зим I '
лет
У - У
0 зим_0 лет
(6)
Изменяя время оборачиваемости судов и их грузовместимость в величину интенсивности отгрузки СПГ можно вносить поправки [7].
Средние скорости движения танкера в зимний и летний периоды для каждого сегмента:
V
ср. зим
V
ср. лет
=& / к;
1=1
I
= & /1.
(7)
(8)
V. - скорость средняя при движении танкера в г-м месяце; к, I - число месяцев зимнего и летнего сезонов соответственно.
В зимнем и летнем периодах среднее время движения танкера в сегменте Б (р £ 2) :
(9)
> _V /
ср.зим р ср.зим ;
> _о /
ср.лет Б р "Кср.лет;
(10)
где - величина сегмента.
Пример создания модели (рис. 6) [4]: - для ожидания используется район ожидания № 1. Допускается также использование района ожидания № 2.
Следующий от района ожидания № 1 до причала фарватер делится на три сегмента Бь Б2,
В сегментах определено [3]:
• пересечение для курсов в сегментах и В3 запрещено;
• пересечение для курсов в сегменте £2 допустимо;
• одновременно в одном направлении в сегментах ^ и £2 могут перемещаться несколько судов, в сегменте это невозможно.
При моделировании изменения наличного запаса СПГ в резервуарах для разных интенсивностей отгрузки в летнем и зимнем сезоне рассматриваются различные варианты
[4].
Рис. 6. Варианты ситуаций в морском порту Значения ВОС, использованные в модели, приведены в табл. 2.
(=1
Сезон года
Этап Лето Мягкая Средняя Суровая
зима зима зима
Прохождение судна через сегменты 51+52+53 5,4 8,4 8,9 12,5
Маневрирование в акватории порта 1 1 1 1
Швартовка 1 1 1 1
Подключение стендеров и охлаждение 1,5 1,5 1,5 1,5
Начало отгрузки - наращивание 7000 м 3 со скоростью 7000 м 3 / ч 1 1 1 1
Погрузка 97,5% грузоподъемности судна со скоростью 14000 м /ч 10,84 10,84 10,84 10,84
Завершение отгрузки - сжижение 7000 м 3 со скоростью 7000 м 3 / ч 1 1 1 1
Отсоединение стендеров (дренаж и продувка стендеров) 1,5 1,5 1,5 1,5
Отчаливание 0,5 0,5 0,5 0,5
Выход в открытое море, прохождение судна по сегментам + 52 + 53 до 5,4 8,4 9,9 12,5
района ожидания № 1
Время оборачиваемости судна 29,14 35,14 38,14 13,34
Результаты расчетов показали, что допустимые значения изменения наличного запаса СПГ за время оборачиваемости одного танкера значительно превышаются. Например, в зимний сезон это изменение составило:
- мягкая зима
А = 9 558 м3/ рейс;
мяг.зим г ?
■ средняя зима А ^ = 24 525 м3/ рейс;
- суровая зима А шм = 50 469 м3/рейс.
Изменение наличного запаса СПГ за время оборачиваемости одного танкера в летний сезон в среднем составило А = - 20 377 м3/рейс.
Результаты расчетов представлены на рис. 8.
Применяя (5), (6) и значения интенсивности изменения наличного запаса в резервуарном парке, которые были получены по факту, определим число судов, по окончании работы с которыми резервуарный парк полностью заполнится (для сезонов зимы) / полностью опустеет (для сезонов лета):
П _ тах
зим
У - У
у у п
0 зим .
А„
(11)
Рис. 7. Вариации запаса СПГ, имеющегося в наличии в резервуарах: а — для мягкой зимы; б — для средней зимы; в - для суровой зимы; г — для лета
Из полученных результатов следует, что заполнение полностью парка резервуаров произойдет через 62 рейса при мягкой зиме, 24 рейса при средней зиме, 12 рейсов при суровой зиме, и будет пустым окончательно через 31 рейс для сезона лета.
Анализ результатов выполненных расчетов показывает, что излишки СПГ в зимний период приводят к требованию его выпаривания принудительно и подачи на факел.
Летом образуется дефицит СПГ, что возможно приведет к срыву сроков поставки продукта для покупателя и штрафным санкциям.
Выбор приемлемых параметров логистической модели комплекса СПГ на основе численных экспериментов.
Для решения изложенной проблемы рассмотрим варианты оптимизации логистической модели функционирования комплекса по сжижению газа. Увеличение вместимости резервуарного парка - это один из вариантов.
Объем резервуарного парка по максимуму рассчитывается из условий [5]:
V = V + A n ' (12)
max зим Озим зим зим ? '
Vm
V0 лет ^ A ле^^лет '
Например, при годовом цикле «средняя зима — лето» объем резервуарного парка по максимуму составляет величину 4 209 250 м3.
Создание резервуарного парка таких размеров нереально и данный вариант неприемлем [5].
Выдержать допустимые значения изменения запаса СПГ в наличии за время, когда один танкер обернется, осуществимо при увеличении грузовместимости танкеров, или количества танкеров для обработки в зимний период и применения танкеров с меньшей грузовместимостью в летнем периоде.
Анализ показал, что при лимите перепроизводства СПГ для средней зимы оптимальным является применение танкеров грузовместимостью 205 000 м3 [6].
Изменение запаса СПГ, имеющегося в наличии, для одного танкера за время оборота для средней зимы Г =10 4,м3.
А =3260 м3/рейс ^ Г А 1.
ср. зим 1 1 ср. зим J
0 166,2 332,4 t, ч
Рис. 8. Зависимость запаса СПГ в наличии в резервуарах от времени в оптимизированной модели
Анализ показал, что для лимита перепроизводства СПГ в сезоны лета оптимальным является применение танкеров грузовместимостью 150 000 м3.
Изменение запаса СПГ, имеющегося в наличии за время оборота одного танкера А = -
7401 м3/рейс -< [Алет ].
Еще один вариант оптимизации логистической модели - повышение числа танкеров при обработке, это позволяет удерживать производство СПГ в пределах лимита [7].
Например, генерация в сегменте S1 единовременно двух танкеров при каждой 5-й отгрузке, наличный запас в резервуарном парке будет изменяться, как показано на рис.8.
В данном варианте имеются два свободных танкера по завершении каждой 5-й отгрузки. В районе ожидания № 1 находятся два танкера, после получения разрешения на перемещение по сегменту Si танкеры перемещаются через сегменты Si и S2 последовательно.
Далее, один из танкеров перемещается по сегменту S3 для последующей загрузки, второй танкер стоит в районе ожидания № 2.
Затем, после загрузки первого танкера и его выхода из сегмента S3 , второй танкер перемещается на погрузку.
Таким образом, при оптимизации логистической модели для периода зимы нужно расширить танкерный флот на три танкера ледового класса Arc-7, имеющих грузовместимость 170000 м3 для каждого.
Это дает возможность регулировать изменение запаса СПГ, имеющегося в наличии при минимизации потерь хранения СПГ, уйти от принудительного выпаривания СПГ и аварийных остановок технологических линий вследствие переполнения парка резервуаров.
Во время лета оптимален вариант применения судов грузовместимостью 150000 м3, не имеющих ледового класса [5, 9].
В период лета применение судов меньшей грузовместимости позволит ликвидировать простой судов и создание дефицита СПГ.
Список литературы
1. Соляков О.В. Использование современных глобальных навигационных спутниковых систем и их функциональных дополнений на внутренних водных путях: монография / О.В. Соляков. М.: ФГБОУ ВО «МГАВТ», 2016. 176 с.
2. Фетисов В.А. Практические задачи моделирования транспортных систем / В.А. Фетисов, Н.Н. Майоров. СПб.: ГУАП, 2012. 185 с.
3. Рыжиков Ю.А. Имитационное моделирование. Теория и технологии. / Ю.А. Рыжиков. Альтекс, 2004. 384 с.
4. Кириченко А.В. Развитие логистики в современных транспортных условиях / А.В. Кириченко, О.А. Деняк // Эксплуатация морского транспорта, 2007. № 3 (49). С. 3-5.
5. Фетисов В.А. Исследование и реализация оптимального варианта работы портовой логистической системы с использованием имитационных моделей систем массового обслуживания / В. А. Фетисов, Н.Н. Майоров // Эксплуатация морского транспорта, 2012. № 3 (69). С. 3-7.
