當(dāng)前，市場(chǎng)需求不確定條件下的多周期生產(chǎn)庫存優(yōu)化受到了廣泛的關(guān)注，但一般以煉油過程中的一個(gè)局部來進(jìn)行求解。另外，有大量學(xué)者在離散制造業(yè)中進(jìn)行了供應(yīng)鏈視角下的庫存管理研究，而這些研究成果并不能簡單套用到煉油工業(yè)。本文借鑒其思想，同時(shí)采用在石油化工行業(yè)已成功應(yīng)用的約束過程優(yōu)化控制的模型預(yù)測(cè)控制算法，針對(duì)產(chǎn)品需求不確定條件下的煉油廠各級(jí)庫存的綜合優(yōu)化問題，建立了一個(gè)系統(tǒng)視角下的煉油廠全廠庫存管理的過程模型。此模型集產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)、原油在線線性調(diào)和與成品油在線非線性調(diào)和技術(shù)為一體，以需求預(yù)測(cè)值為目標(biāo)，綜合考慮了原油、調(diào)和組分油和成品油3者的庫存變化，采用實(shí)數(shù)編碼的遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)在局部優(yōu)化控制器中進(jìn)行求解，用廣義預(yù)測(cè)控制算法(Generalized Predictive Control，GPC)以局部最優(yōu)結(jié)果為設(shè)定目標(biāo)，在滿足成品油質(zhì)量指標(biāo)的前提下，實(shí)現(xiàn)全局庫存成本最低控制；同時(shí)，引入預(yù)測(cè)控制的滾動(dòng)優(yōu)化思想，以小時(shí)為單位修改模型數(shù)據(jù)跟蹤實(shí)測(cè)結(jié)果。最后，用某煉油廠的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)例仿真，計(jì)算結(jié)果驗(yàn)證了該算法的可行性。
1 煉油廠生產(chǎn)過程模型設(shè)計(jì)
大多數(shù)煉油企業(yè)的產(chǎn)品生產(chǎn)過程，仍是通過使用大量庫存策略來滿足顧客的需求。煉油企業(yè)每個(gè)月的月計(jì)劃對(duì)后面幾個(gè)月的需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。在綜合需求預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，通過控制原油購買成本和生產(chǎn)成本最小為優(yōu)化目標(biāo)，運(yùn)用線性規(guī)劃的方法計(jì)算本月所需的原油供應(yīng)量。一旦原油來到，就進(jìn)入一系列的煉制步驟，如常減壓蒸餾、催化裂化、催化重整、延遲焦化以及油品調(diào)和等工藝過程，最后將石油產(chǎn)品運(yùn)送給經(jīng)銷商，再賣給客戶。每一個(gè)步驟都有不同種類的原油、中間產(chǎn)品和最終產(chǎn)品儲(chǔ)存在儲(chǔ)罐中。據(jù)文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)，在一個(gè)典型的大型煉油廠中，有3～lO個(gè)原油儲(chǔ)罐，10～30個(gè)中間產(chǎn)品的儲(chǔ)罐，30～50個(gè)最終產(chǎn)品的儲(chǔ)罐，每一個(gè)儲(chǔ)罐都需要一次性的大筆投資進(jìn)行建造，并對(duì)儲(chǔ)罐的運(yùn)營和維護(hù)花費(fèi)大量資金，因此每年煉油廠在庫存方面的投資是巨大的。
近年來發(fā)展了一種油品調(diào)和的新技術(shù)——在線連續(xù)調(diào)和技術(shù)。應(yīng)用這種技術(shù)，只要煉油廠有足夠的調(diào)和組分，就能立刻生產(chǎn)出符合用戶需要的各種最終產(chǎn)品，從而看到了在石油煉制這種流程行業(yè)中進(jìn)行敏捷生產(chǎn)并改善庫存管理的曙光。
下面從供應(yīng)鏈的角度對(duì)一個(gè)煉油廠產(chǎn)品生產(chǎn)過程進(jìn)行建模(如圖1)。本文采用“推”和“拉”流程混合策略，“推”、“拉”邊界在油品在線調(diào)和處。根據(jù)客戶訂單進(jìn)行在線的油品連續(xù)調(diào)和，用于滿足當(dāng)前需要，這是“拉動(dòng)流程”}在顧客需求預(yù)測(cè)基礎(chǔ)上提前進(jìn)行的補(bǔ)充庫存環(huán)節(jié)、生產(chǎn)環(huán)節(jié)和原料獲取環(huán)節(jié)，則屬于“推動(dòng)流程”。
圖l 爍油生產(chǎn)厙存綜臺(tái)模型
1．1 過程的描述
圖1是一個(gè)簡化的煉油廠模型，假設(shè)對(duì)每一種原油、中間產(chǎn)品和最終產(chǎn)品都有一個(gè)油罐寄存器，此油罐寄存器代表一組實(shí)際的儲(chǔ)油罐。原油在進(jìn)入煉制過程之前先儲(chǔ)存在原油儲(chǔ)罐中，煉油廠的生產(chǎn)過程用一個(gè)“黑箱”表示，它的各種中間產(chǎn)品的產(chǎn)量受不確定因素影響�？捎脷v史數(shù)據(jù)預(yù)估進(jìn)入煉油生產(chǎn)過程的各種原油流量，并用實(shí)時(shí)測(cè)量的方法進(jìn)行更新。
流出“黑箱”的各種中間產(chǎn)品的流量均分為2股：一股儲(chǔ)存在中間產(chǎn)品的庫存中，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈的“推動(dòng)”過程；一股進(jìn)入油品的在線調(diào)和過程，來滿足目前的實(shí)際需求，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈的“拉動(dòng)”過程。設(shè)煉油廠在優(yōu)化周期Nt內(nèi)(t為計(jì)劃單位周期，設(shè)為1 h)，用N．種原油，生產(chǎn)出了N．種中間產(chǎn)品，然后通過進(jìn)一步在線調(diào)和，生產(chǎn)出了Nt種最終產(chǎn)品。
1．2 煉油廠庫存總模型
整個(gè)煉油廠庫存總成本簡化為z，包括庫存成本和產(chǎn)品短缺補(bǔ)償。
Ydi為原油i生產(chǎn)出的中間產(chǎn)品j的產(chǎn)量因子；
F為t時(shí)刻原油i注入煉油過程的流量；
F靠為t時(shí)刻從煉油過程出來的中間產(chǎn)品，流
入庫存的流量；
Fi為f時(shí)刻從油罐出來的中間產(chǎn)品j流入在
線調(diào)和器的流量；
F1為t時(shí)刻從煉油過程出來的中間產(chǎn)品J流
人在線調(diào)和器的產(chǎn)量；
Fb1。為t時(shí)刻進(jìn)入在線調(diào)和器中的中間產(chǎn)品j
進(jìn)入最終產(chǎn)品k的調(diào)和器中的流量；
Fib，為t時(shí)刻從中同庫存出來的中間產(chǎn)品j進(jìn)
人最終產(chǎn)品k的調(diào)和器中的流量；
2 應(yīng)用多變量約束過程的廣義預(yù)測(cè)控制算法求解煉油廠庫存總模型
應(yīng)用在石油化工等復(fù)雜過程工業(yè)中的模型預(yù)測(cè)控制算法，是目前實(shí)現(xiàn)多變量約束過程優(yōu)化控制的首選方法，也是目前過程控制應(yīng)用最成功、最具有前途的先進(jìn)控制策略。近年來，其應(yīng)用范圍逐漸擴(kuò)大，至今已遍及工業(yè)應(yīng)用的各個(gè)領(lǐng)域。文獻(xiàn)將這種方法應(yīng)用到了庫存管理上；文獻(xiàn)提出了一個(gè)對(duì)供應(yīng)鏈進(jìn)行優(yōu)化操作的，以模型預(yù)測(cè)控制算法為基礎(chǔ)的集成動(dòng)態(tài)控制策略。
下面應(yīng)用多變量廣義預(yù)測(cè)控制算法對(duì)煉油廠庫存總模型進(jìn)行求解。
設(shè)在t時(shí)刻，系統(tǒng)輸入(控制變量向量)為“(￡)，系統(tǒng)輸出(被控變量向量)為，(f)，可測(cè)干擾輸入為向量。
向量“(￡)的分量有：原油實(shí)際供應(yīng)量Fs；進(jìn)入煉制過程的原油種類和流量Fc；中間產(chǎn)品進(jìn)入最終在線調(diào)和器和中問產(chǎn)品庫存罐的分離比例，即Ff。和Fb，；每種中間產(chǎn)品從中間庫存或直接從煉制過程出來進(jìn)入最終調(diào)和的流量，即F1。和Fbbj假設(shè)“為理想的控制輸入，即各種所需原油數(shù)量足夠用，各中間組分油流量均在煉油過程中各側(cè)線產(chǎn)出率允許范圍內(nèi)。
向量y(f)的分量有：所有原油、中間產(chǎn)品和最終產(chǎn)品的庫存水平；從生產(chǎn)計(jì)劃角度進(jìn)行的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)Vd；其他相關(guān)信息，如生產(chǎn)能力、各單元狀態(tài)等的輔助變量。
向量。(￡)的分量有：產(chǎn)品產(chǎn)量因子W。的波動(dòng)部分；有效供應(yīng)和運(yùn)輸超前時(shí)間，L的波動(dòng)部分；原油、中問產(chǎn)品和最終產(chǎn)品的市場(chǎng)價(jià)格P的波動(dòng)部分。各分量用隨機(jī)數(shù)發(fā)生器進(jìn)行模擬。
處理后的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)方程符合ARMAX的形式：
3 仿真實(shí)驗(yàn)
3．1 仿真集成框架
仿真實(shí)例說明：軟件環(huán)境為Windows XP，前臺(tái)計(jì)算用Visual C++6．0，運(yùn)算完成后，在VC中調(diào)用Matlab6．5．1的引擎，在后臺(tái)用Matlab繪制結(jié)果圖；數(shù)據(jù)的起始狀態(tài)由當(dāng)前實(shí)測(cè)值給出；仿真及優(yōu)化的時(shí)問步長均為1 h；滾動(dòng)控制計(jì)劃周期及仿真周期長度均為2 d，即48 h；原油6種，先人原油庫，然后根據(jù)原油調(diào)和模型_”1的6種約束，調(diào)成符合煉制要求的混煉原油進(jìn)入煉制過程；原油煉制過程生產(chǎn)4種中間組分油，通過在線連續(xù)調(diào)和生產(chǎn)2種最終產(chǎn)品；原油、組分油和終產(chǎn)品油的價(jià)格仿真時(shí)假定不變；終產(chǎn)品需求每8 h變化一次，在這8 h內(nèi)保持恒定，且以文獻(xiàn)[11]中使用的方法給出預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；仿真時(shí)未考慮原油供應(yīng)和生產(chǎn)的超前時(shí)間。圖2為仿真集成框架的示意圖。
圖2 實(shí)倒仿真集成框架
3．2 原油線性調(diào)和模型
現(xiàn)某煉油廠原油性能指標(biāo)、庫存數(shù)據(jù)、單價(jià)及調(diào)和后的混合原油性能指標(biāo)要求如表1所示。原油調(diào)和在局部優(yōu)化控制器中計(jì)算結(jié)果的其中實(shí)際原油調(diào)和模型參見文獻(xiàn)中的方案。一組數(shù)據(jù)如圖3所示。
表1 原油調(diào)和橫型仿真數(shù)據(jù)
3．3 成品油調(diào)和模型
該煉油廠高標(biāo)號(hào)汽油90#及93#由催化汽油、重整汽油、烷基化油和MTBE調(diào)和而成，相應(yīng)的辛烷值約束、裝置流量約束及實(shí)時(shí)價(jià)格如表2所示。非線性調(diào)和方程采用文獻(xiàn)中的公式。
表2 成品油調(diào)和模型仿真數(shù)據(jù)
組分油／成品抽辛烷值流量約束／(10t·h_1) 單價(jià)
3．4 庫存部分仿真的部分結(jié)果
組分油流速在48 h內(nèi)跟隨預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的變化情況如圖3所示。
原油庫存采用存儲(chǔ)策略中的(s，s)策略，該策略具有連續(xù)盤點(diǎn)、不允許缺貨和供貨能力無窮大的特點(diǎn)。一旦庫存水平小于庫存量的下限s(取最小允削5組升拙2氳蠼蹙他情況
許安全庫存水平，仿真時(shí)s=o)，立即發(fā)出訂單，其訂貨量為(s—s)，使得訂貨時(shí)刻的庫存水平達(dá)到s(S取最大允許庫容水平)；否則，不予訂貨。先考慮無供貨提前期的情況，后續(xù)工作再進(jìn)行考慮供貨提前期及供貨不確定性的復(fù)雜情況的討論。原油庫存在仿真周期內(nèi)的變化情況如圖6所
圖 原油庫存在仿真周期內(nèi)的變化情況
4 結(jié)束語
本文從供應(yīng)鏈管理的角度對(duì)煉油廠的庫存管理程進(jìn)行了“推“拉”流程結(jié)合的模型設(shè)計(jì)，并應(yīng)用于遺傳算法和參數(shù)模型的多變量廣義預(yù)測(cè)控制算，對(duì)該模型進(jìn)行了優(yōu)化計(jì)算。由于預(yù)測(cè)控制算法硅用了滾動(dòng)優(yōu)化策略，可使計(jì)算在線進(jìn)行，同時(shí)能R據(jù)過程的實(shí)際輸出，及時(shí)修正控制，從而使模型；配、時(shí)變和干擾等引起的不確定性得到及時(shí)的補(bǔ)充，改善了系統(tǒng)的控制效果，克服了過程不確定性的影響，提高了控制系統(tǒng)的魯棒性。
核心關(guān)注：拓步ERP系統(tǒng)平臺(tái)是覆蓋了眾多的業(yè)務(wù)領(lǐng)域、行業(yè)應(yīng)用，蘊(yùn)涵了豐富的ERP管理思想，集成了ERP軟件業(yè)務(wù)管理理念，功能涉及供應(yīng)鏈、成本、制造、CRM、HR等眾多業(yè)務(wù)領(lǐng)域的管理，全面涵蓋了企業(yè)關(guān)注ERP管理系統(tǒng)的核心領(lǐng)域，是眾多中小企業(yè)信息化建設(shè)首選的ERP管理軟件信賴品牌。
轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處：拓步ERP資訊網(wǎng)http://www.oesoe.com/
本文標(biāo)題：煉油廠綜合庫存管理優(yōu)化問題研究
相關(guān)文章
