Otimização Aplicada à Programação de Gasolina em Refinaria
Autores
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Mariza Adélia Correia Aires
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Informações:
Publicações do PESC
Atividades de planejamento e scheduling, têm recebido atenção cada vez maior nos últimos anos. Atualmente, as indústrias se defrontam com um aumento da competitividade, sendo necessário o gerenciamento otimizado de seus recursos e respostas rápidas as oportunidades e as incertezas da operação, para se tomar decisões com um alto nível de confiança.
Técnicas de otimização, evidentemente, podem fornecer ferramentas que ajudem a reduzir os custos operacionais e melhorar as operações de produção e distribuição.
O principal objetivo deste estudo é o desenvolvimento de um modelo de programação matemático do scheduling do sistema de gasolina e solventes da Refinaria de Capuava da Petrobras, para auxiliar o processo de tomada de decisões, definindo o scheduling integrado das etapas de produção, estocagem e distribuição de produtos da refinaria.
O modelo de otimização foi desenvolvido baseado em programação linear inteira mista, com representação contínua do tempo. Algumas estratégias de solução foram utilizadas para melhorar a performance do solver de otirnização, como priorização das variáveis de separação no algoritmo Branch and Bound e um procedimento de busca local por otimização.
Planning and scheduling activities have receiving growing attention in the last years. Nowadays, companies are faced with an increasing competitive, needing an optimized management of their resources and a rapid response to uncertainties related to their operations, for make decisions with a high level of confidence.
Optimization techniques, evidentially, can provide tools that help to reduce costs and to improve the production and distribution operations.
The focus of this work is the development of a scheduling model for the gasoline system of PETROBFIAS Capuava refinery, to aid the decision-making process, defining an integrated scheduling for the production, storage and distribution of the product refineries.
The optimization model was developed based on mixed integer linear programming with a continuous time formulation. Some techniques were applied to improve the performance of the optimization solver, as priority for selection the variables for branching and a local search procedure by optimization.