Modelagem Geral para Programação de Misturas de Derivados de Petróleo
Autores
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André Almeida Soares
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Informações:
Publicações do PESC
Atualmente, as indústrias se defrontam com um aumento da competitividade, sendo necessário o gerenciamento otimizado de seus recursos e respostas rápidas às oportunidades e às incertezas da operação. Técnicas de otimização podem fornecer ferramentas que ajudam a reduzir o tempo dessas respostas e diminuir os custos operacionais, aperfeiçoando as operações de produção e distribuição.
O objetivo principal deste estudo é o desenvolvimento de um modelo de matemática para programação de operações de mistura de produtos em uma refinaria, visando auxiliar o processo de tomada de decisões. Como resultado, tem-se a definição de quais os produtos serão processados, considerando os recursos disponíveis, as demandas de produtos com diferentes datas de entrega, restrições operacionais de bombeamento de produtos e componentes, e a definição da melhor maneira de misturar os componentes de modo a minimizar o custo da mistura.
O modelo de otimização foi desenvolvido baseado em programação não-linear, com representação contínua do tempo. Para superar algumas dificuldades de diferenciabilidade decorrentes da modelagem, onde foi adicionada funções não-diferenciáveis, foi utilizado o método de suavização hiperbólica, que apresenta funções alternativas suavizadas, com a característica de serem diferenciáveis, utilizando métodos iterativos.
Currently, industries are facing increased competition, which required the enhanced management of their resources and quick responses to opportunities and uncertainties of the operation. Optimization techniques can provide tools that help to reduce the time of these responses and reduce operating costs, improving manufacturing operations and distribution.
The aim of this study is to develop a mathematical programming model for scheduling the mixing operations of products in a refinery, intending to aid the process of decision making. As a result, there is the definition of which products will be processed, given the available resources, demands for products with different delivery dates, operational constraints of pumping products and components, and the definition of the best way to mix the components to minimize the mixture cost.
The optimization model was developed based on nonlinear programming with continuous representation of time. To overcome difficulties of the differentiability of modeling, in which was added non-differentiable functions, we used the hyperbolic smoothing method, which provides smoothed alternative functions with the characteristic of being differentiable, using iterative methods.