CC BY
28
УДК 630*65.012.12
СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ТЕХНОЛОГИЙ ПО ПРОИЗВОДСТВУ И ЛОГИСТИКЕ ДРЕВЕСНОГО ТОПЛИВА: АЛГОРИТМЫ И ОПТИМИЗАЦИЯ
А. П. Соколов1, Ю. Ю. Герасимов2
'Петрозаводский государственный университет, Петрозаводск, Россия 185910 Россия, Республика Карелия, г. Петрозаводск, пр. Ленина, 33
2НИИ леса Финляндии, Йоэнсуу, Финляндия FI-80101 Yliopistokatu, 6, Joensuu, Finland
Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России», тема НИР «Система поддержки принятия решений по стимулированию рационального использования древесной биомассы и отходов лесозаготовок в биоэнергетике» и в рамках проекта «Технико-экономическая и эколого-социальная оценка перспективности заготовки древесной биомассы для нужд местной энергетики с использованием логистического подхода и ГИС-технологий»
Статья посвящена вопросам применения современных информационных технологий и математических методов для решения задачи выбора технологий по производству и логистике древесного топлива с целью стимулирования развития биоэнергетики в России. Приводятся алгоритмы, оптимизационные модели и интерфейс, обосновываются используемые методы и средства решения поставленной задачи.
Ключевые слова: ГИС, имитационное моделирование, оптимизация, лесосечные работы, древесная биомасса, древесное топливо, биоэнергетика
The topic of this article is the use of novel informational technologies and mathematical methods for the improvement of wood fuel production and logistics. Overall set of algorithms, optimization models, and interface is described aiming to support of bioenergy development in Russia.
Key words: GIS, simulation, optimization, wood harvesting, woody biomass, wood fuels, bioenergy
Россия обладает огромным потенциалом в области лесной биоэнергетики. Только на Северо-Западе Российской Федерации возможно заготавливать значительные объемы древесной биомассы в виде дровяной древесины (дрова), порубочных остатков (отходы), пневой и корневой древесины (пни), тонкомерной древесины от рубкок ухода (тонкомер), которые могли бы позволить произвести древесного топлива (ДТ) в количестве 208 TWh, достаточном для покрытия 20 % от общих нужд региона в энергоносителях (вегазтоу, 2011; Герасимов, 2011).
Сбор древесной биомассы, производство и транспортировка ДТ тесно связаны с операциями по заготовке деловой древесины (ДД). Способ заготовки ДД определяет, какие источники биомассы выступают в качестве сырья для получения топливной щепы, на каком этапе образуется древесная биомасса и в каких объемах, а также распределение биомассы по площади. Около 12 альтернативных схем организации технологического процесса производства ДТ в зависимости от системы машин и источника ДБ получили наибольшее распространение (во^еу, 2010; Герасимов, 2011; Суханов, 2011, 2012), причем 7 из них базируются на заготовке сортиментов (рис. 1), 3 - на заготовке деревьями, и по одной на заготовке тонкомера и пней.
Для содействия принятию решений по выбору подходящих технологических схем по заготовке и переработке ДБ в ДТ была разработана система поддержки технологий по производству и логисти-
ке древесного топлива (СПТЛ) ДТ (Герасимов, 2012), ставшая новой частью уже существующей информационно-вычислительной системы для оптимизации эксплуатации сети лесовозных дорог и вывозки ДД (вегаБтоу, 2008, 2011; Соколов, 2009).
^^ """""потребитель
Рисунок 1 - Технологические цепочки получения топливной щепы при сплошнолесосечной сортиментной технологии
Ядром разработанной системы является имитационная модель первичной переработки и транспортировки ДТ, рассмотрению которой и будет посвящена данная статья.
Реализация имитационной модели зависит от применяемой технологии первичной переработки и вывозки ДТ. Разработанная система позволяет моделировать три таких технологии (см. рис. 1):
1. Производство щепы из дров и/или отходов на погрузочной площадке с помощью мобильной рубительной машины с дальнейшей транспортировкой щепы потребителю щеповозами.
2. Транспортировка насыпных отходов автомобильным транспортом для дальнейшей переработки у потребителя.
3. Пакетирование отходов на делянке с помощью специальных машин - пакетировщиков с дальнейшим транспортированием пакетов потребителю сортиментовозами.
При этом одновременно может моделироваться работа нескольких комплексов машин, работающих по одной из приведенных технологий или по разным технологиям. Поэтому, для обеспечения моделирования, в первую очередь, в систему должна быть введена информация о числе таких комплексов, их типе и характеристиках. Это выполняется с помощью специального диалога (рис. 2), где все комплексы на производстве ДТ располагаются в порядке приоритета. Задание приоритета необходимо, т. к. моделирование работы комплекса в системе выполняется последовательно, сначала для первого в списке, затем для второго и т. д. Таким образом, при недостаточных объемах сырья на делянках, вероятность оказаться в простое выше у тех комплексов, которые расположены ниже в списке по приоритетам.
Рисунок 2 - Диалог «Производство топливной древесины»
Ввод или корректировка параметров комплексов осуществляется в диалоге, показанном на рисунке 3. Здесь необходимо ввести наименование комплекса, выбрать технологию, в соответствии с которой работает данный комплекс, ввести параметры в зависимости от применяемой технологии, а
также режим работы: число смен, продолжительность смены, средний эффективный коэффициент использования. Кроме того, может быть введено текущее положение комплекса, т. е. делянка, на которой в данный момент ведется работа. Комплекс может быть временно исключен из моделирования.
Рисунок 3 - Диалог ввода характеристик комплексов машин на производстве древесного топлива
На рисунке 3 показано состояние диалога при вводе характеристик комплекса, работающего по технологии, основанной на использовании мобильной рубительной машины на погрузочной площадке (см. рис. 1). Для такого комплекса вводятся модель рубительной машины и ее средняя часовая
3
производительность в насып. м щепы в час, модель используемых щеповозов, их число, объем перевозимой щепы, гараж, в котором базируются автомобили, а также время, требуемое на разгрузку.
При задании характеристик комплексов на вывозке отходов, вводятся только параметры автомобилей. В отличие от технологии с использованием рубительной машины, здесь дополнительно вводится среднее время погрузки автомобиля, а текущее положение вводить не требуется.
При использовании пакетировщика вводятся его модель, производительность и, при необходимости, текущее положение.
Блок-схема разработанного алгоритма имитационного моделирования представлена на рисунке 4. Алгоритм запускается один раз в модельные сутки в течение заданного расчетного периода для каждого комплекса на переработке и вывозке ТД в порядке их приоритета.
Рисунок 4 - Блок-схема алгоритма имитационного моделирования первичной переработки и транспортировки ДТ
В блок-схеме алгоритма приняты следующие обозначения: Ус - текущий объем сырья (лесосечных отходов и/или дров) на делянке; Уз - объем пакетов отходов, заготовленных пакетировщиком за модельные сутки; п, - число смен в сутках; -продолжительность одной смены; Пп - средняя часовая производительность пакетировщика; ки - эффективный коэффициент использования пакетировщика; т - оптимальное число автомобилей на
вывозке щепы или отходов; п - номер текущей смены; Уп - текущий, поставленный комплексом машин, объем щепы или отходов; пр - текущее число рейсов, выполненных автомобилями; / - текущее время от начала смены; - время движения из гаража до текущей делянки; ?г2 - время движения от оптимального потребителя до гаража; 4 - время погрузки одного автомобиля; /дв - время движения с текущей делянки до оптимального потребителя; Ц -
время разгрузки одного автомобиля; Уа - объем, перевозимый одним автомобилем.
Для обеспечения работы этого алгоритма, пользователь предварительно должен обозначить те делянки, на которых будет осуществляться заготовка и переработка ДБ. Если предусматривается использование отходов, необходимо в диалоге ввода характеристик делянки установить соответствующий переключатель в соответствующее положение (обведен на рис. 5). Если используется рубительная машина и предполагается переработка дров в щепу
на делянке, в этом диалоге не следует указывать потребителя для дров, тогда будет моделироваться их переработка в щепу наряду с отходами или отдельно от них. Чтобы дрова перерабатывалась в щепу на делянке отдельно от отходов, следует поменять положение переключателя и не указывать потребителей для дров. Если указан хотя бы один потребитель дров, будет моделироваться перевозка этой древесины указанному потребителю сорти-ментовозами наряду с ДД, а переработка ее в щепу моделироваться не будет.
Рисунок 5 - Диалог ввода характеристик делянок с отмеченным переключателем использования лесосечных отходов
Работа алгоритма начинается с определения делянки, на которой будет работать текущий комплекс в течение данных модельных суток. Если в предыдущих модельных сутках комплекс простаивал, определяется делянка, предназначенная для заготовки ДБ, на которой завершены заготовка и вывозка ДД и сушка ДБ, а объем сырья, пригодного для данного комплекса наибольший. При этом для комплекса на основе рубительной машины решается оптимизационная задача (1) из табл. 1. Для комплексов на основе пакетировщика, а также
для вывозки лесосечных отходов решается задача (2) из табл. 1. Если в предыдущих сутках комплекс работал на какой-либо из делянок, он остается на ней.
На следующем шаге алгоритма определяется объем сырья на текущей делянке Ус, который при использовании рубительной машины представляет собой сумму объемов отходов и дров, в данный момент находящихся на делянке, а в случаях использования пакетировщика или вывозки отходов - только объем отходов.
Таблица 1 - Постановка оптимизационных задач
(1)
(2)
(3)
iß, -Vor + VdlУ i=1
N
Z x, • M, < Mmax; i=i
N
Zx V = 0;
,=i
N
Z x, -Ф, = 0; i=i
N
Z x, < 1; i=i
x, e{0,1}; , = 1,2,..., N; ß e {0,l};, = 1,2,...,N; p, e{0,1}; , = 1,2,...,N,
■ max;
N
Z x, •ß, •Vo, ^ max;
,=1
N
Z x, •M, < M max; ,=1
N
Z x, • Vu = 0; ,=1
N
Z x, •p, = 0; ,=1
N
Z x < 1;
,=1
x, e{0,1}; , = 1,2,...,N; ßt e{0,1}; , = 1,2,...,N; p, e{0,1}; , = 1,2,...,N.
Zx • ßi • t* ^ min;
,=1
N
Z XI • V. > Va;
,=1 N
Z x, • M, < M max;
,=1 N
Z x, • V1, = 0;
,=1 N
Zx p =0;
,=1 N
Z x < 1;
,=1
x,,ßt,pt e {0,1}; , = 1,2,..., N.
где N - общее число делянок; х1 - управляемые переменные, принимающие значение 1, если г'-я делянка включается на этом этапе в заготовительный план, и 0 - в противном случае; ^ - переменные, принимающие значение 1, если пользователь назначил г'-ю делянку для заготовки лесосечных отходов в диалоге ввода характеристик делянок (рисунок 11), и 0 - в противном случае; Уы - текущий объем отходов на г'-й делянке; У^ - текущий объем дров на г'-й делянке; Ы1 - текущая влажность биомассы на г'-й делянке; Мтах - максимальная допустимая влажность ДБ (в теплое время года); Уи - текущий объем ДД на г'-й делянке; фг - переменные, принимающие значение 1, если на г'-й делянке в текущее время работает комплекс на заготовке и первичной переработке ТД и 0 - в противном случае; t¡ - время движения от текущей делянки до г'-й; Уы - общий объем сырья, пригодного для обработки текущим комплексом, на г'-й делянке; Уа - объем, перевозимый одним автомобилем текущего комплекса за один раз._
Далее наличествующий объем Ус сравнивается с объемом, перевозимым за один рейс автомобилями, входящими в данный комплекс машин. Если Ус меньше перевозимого за один рейс, комплекс переводится на другую делянку, а Ус сравнивается с объемом автомобиля с наименьшей грузоподъемностью среди всех комплексов. Если Ус меньше этой величины, - делянка закрывается. При переходе делянки, комплекс переводится на ближайшую по времени перемещения делянку, где закончены заготовка и перевозка ДД, а объем сырья допустимой влажности достаточен для выполнения хотя бы одного рейса автомобиля из этого комплекса. Для этого решается оптимизационная задача (3) из табл. 1.
Дальнейший ход алгоритма зависит от типа моделируемого комплекса. В случае пакетировщика, определяется объем произведенных им за сутки пакетов в соответствии с заданной производительностью, который заносится в базу данных делянки и становится доступным для дальнейшей вывозки сортиментовозами. После этого работа алгоритма заканчивается.
В случаях с рубительной машиной или вывозкой лесосечных отходов, определяется оптимальный потребитель:
к
Z У, • t , ^ min;
,=1
к
Z у. • (V - V -) > V ■
¿—is, У м, 'мт' — 'а?
' ,=1
к
Z у, < 1;
,=1
у, e {0,1};, = 1,2,...,к,
где K - общее число потребителей; у, - управляемые переменные, принимающие значение 1, если ,-й потребитель становится местом отгрузки для текущей делянки и текущей технологии, и 0 - в противном случае; t, - время движения от текущей делянки до ,-ого потребителя; VM, - объем продукции (щепы или отходов), запланированный к приему ,-м потребителем в текущем месяце; VMni - объем продукции (щепы или отходов), уже полученный ,-м потребителем в текущем месяце.
На следующем шаге алгоритма определяется оптимальное число задействованных автомобилей на транспортировке щепы или отходов.
В случае использования рубительной машины решается задача максимизации ее загрузки при
одновременной минимизации времени ожидания автомобилей в очереди на погрузку:
k* =
m ■ tn
m ■ tn
t + 2 ■ te +1
n oe р
при-
1, при-
m ■ tn
tn + 2 ■ toe + tр
t + 2 ■ te +1
n oe р
■> 1
<1
^ max:
tnp = tn + 2 ■ töe + tр - m ■ tn ^min; kр <1 m < n„,
где кзр - коэффициент загрузки рубительной машины в цикле; 4р - время простоя автомобиля в очереди на погрузку; т - управляемая переменная -оптимальное число задействованных автомобилей; па - общее число автомобилей в комплексе машин.
При вывозке лесосечных отходов, минимизируются простои автомобилей в очереди на погрузкУ:
[n = tn + 2 ■ tde + Гр - m ■ tn ^ min;
Im <na.
При этом время погрузки ?п определяется в соответствии с производительностью рубительной машины (в случае ее использования) или задается пользователем (в случае вывозки отходов).
Далее выполняется порейсовое имитационное моделирование работы комплексов так, как это показано в блок-схеме алгоритма (см. рис. 2). При этом определяются заготовленные и перевезенные объемы, время загрузки машин и другие показатели. Работа алгоритма заканчивается, когда достигается момент времени, соответствующий концу последней смены модельных суток.
Логистический подход к заготовке и вывозке ДТ еще не разработан в России достаточно хорошо. Системы поддержки принятия решений, разработанные в странах с длительным опытом использования ДТ в биоэнергетике, таких как Финляндия и Швеция, не всегда применимы в российских условиях. Причиной этого является специфическая организационная структура лесозаготовительных компаний, плохое состояние и содержание дорог и т.д. Разработанная с использованием ГИС-технологий СПТЛ ДТ является инструментом, помогающим лесозаготовителю принимать наиболее выгодные решения по организации заготовки, вывозке и переработке ДБ в ДТ. Применение СПТЛ ДТ позволяет повысить эффективность внедрения производства ДТ, снизить затраты на заготовку и транспортировку и улучшить использование парка машин. Лесозаготовитель получает достаточно информации для принятия надежных операционных, тактических и стратегических решений. Так как СПТЛ ДТ учитывает экономические аспекты и при необходимости предупреждает о нехватке машин и
дает рекомендации для организации процесса (например, планирование лесозаготовок и вывозки древесины, обоснование необходимости во временных складах и т.п.), в компаниях повышается производительность и улучшается экономика всей цепочки поставки ДТ. СПТЛ ДТ подходит для различных уровней планирования производства, в т.ч. для решения стратегических инфраструктурных задач, связанных со стимулированием развития биоэнергетики в России.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
Герасимов Ю. Ю., Сюнёв В. С., Соколов А. П., Селиверстов А. А., Катаров В. К., Суханов Ю. В., Рожин Д.
B., Тюрлик И. И., Фирсов М. В. Рациональное использование древесины и лесосечных отходов в биоэнергетике: оценка потенциалов и технологических подходов // Научный журнал КубГАУ. - 2011. - №9 (73). - С. 576-587.
Gerasimov Y, Karjalainen T. Energy wood resources in Northwest Russia // Biomass and Bioenergy. - 2011. -35. - P. 1655-1662. Goltsev, V., Ilavsky, J., Karjalainen, T., Gerasimov Y. Potential of energy wood resources and technologies for their supply in Tihvin and Boksitogorsk districts of the Leningrad region // Biomass and Bioenergy. - 2010. - 34. - P. 1440-1448.
Суханов Ю. В., Герасимов Ю. Ю., Селиверстов А. А., Соколов А. П. Технологические цепочки и системы машин для сбора и переработки древесной биомассы в топливную щепу при сплошнолесосечной заготовке в сортиментах // Системы Методы Технологии. -2011. - №4(12). - С. 101-107. Суханов Ю. В., Селиверстов А. А., Сюнёв В. С., Герасимов Ю. Ю. Системы машин для производства топливной щепы из древесной биомассы по технологии заготовки деревьями // Тракторы и сельхозмашины, - 2012. - № 1. - C. 7-13. Герасимов Ю. Ю., Селиверстов А. А., Суханов Ю. В., Сюнёв В. С. Основные факторы планирования производства древесного топлива из древесной биомассы. // Ученые записки ПетрГУ. - 2011. - № 8. - C. 7376.
Герасимов Ю. Ю., Соколов А. Система поддержки технологий по производству и логистике древесного топлива: методика и модели // Хвойные бореальной зоны - 2012. - № X. - С. XX-XX. Gerasimov Y. Y., Sokolov A. P., Karjalainen T. GIS-based Decision-Support Program for Planning and Analyzing Short-Wood Transport in Russia // Croatian Journal of Forest Engineering. - 2008. - Vol. 29, Issue 2. - P. 163175.
Соколов А. П., Герасимов Ю. Ю. Геоинформационная система для решения оптимизационной задачи транспортной логистики круглых лесоматериалов // Известия высших учебных заведений «Лесной журнал». - 2009. - № 3. - С. 78-85. Соколов А. П., Герасимов Ю. Ю., Селиверстов A. А. Методика оптимизации парка автомобилей на вывозке сортиментов на основе имитационного моделирования в среде ГИС // Ученые записки ПетрГУ. - 2009. -№11(105). - С. 72-77. Герасимов Ю. Ю., Соколов А. П. Методика принятия решений по оптимизации лесозаготовительных планов // Научный журнал КубГАУ. - 2011. - №5 (69). -
C. 320-334.
Gerasimov, Y., Sokolov, A., Siounev, V. Optimization of industrial and fuel wood supply chain associated with cut-to-length harvesting. // Systems. Methods. Technologies - №3 (11) - 2011. - P. 118-124.
Герасимов Ю. Ю., Соколов А. П., Катаров В. К. Разработка системы оптимального проектирования сети лесовозных дорог // Информационные технологии -2011. - № 1. - С. 39-44.
Поступила в редакцию 6 марта 2012 г. Принята к печати 16 мая 2013 г.
