Mathematical model for the tank farm scheduling integrated to scheduling of pipeline network

This work presents a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model with continuous time representation to address the tank farm scheduling of finished products in refineries. The model is part of a larger solution process that involves other elements from oil industry supply chain (SC), where strategic, tactical, and operational decisions must be taken. In this context, the standard refinery system can be divided into four subsystems involving the flow of products among refinery internal (tank farm, production units) and external (vessels, pipelines, final costumers, other refineries) entities. The tank farm scheduling is part of one of these subsystems and its solution contributes to the operational activities of the refinery tank farm, enabling the integration that occurs between domestic production, domestic demand, and product transport by pipelines. In this work the scheduling of loading and unloading operations in the tank farm of finished products at each network node (refinery) is determined. Real scenarios are considered, which were obtained from the planning of refineries and external pipeline network scheduling, proposed by Boschetto (2011). The scenarios present volumes and values of stored product inventories, maximum capacity tanks, and start and end times to product movements at the refinery interfaces (production, demand, and pipelines). Thus, the pipeline scheduling determined by Boschetto (2011) is an input parameter to the considered approach. The proposed MILP model searches a scheduling that minimizes the movements within the refinery tank farm in order to respect the imposed operational and structural constraints. Further, for making feasible the scheduling in a smaller computational time, an iterative algorithm is developed and cutting restrictions are inserted in a new model approach, named MILP-IA. The results allow us to analyze the model computational time, the temporal and structural violations, and the number of product movements for each scenario. For the studied cases, we can also check for attending to time and monthly volume constraints to each interface. Finally, the results also indicate that the proposed MILP-IA approach finds solutions in computational times in the order of minutes. The obtained solutions contribute to improve the transfer and storage activities (TS) on two main points: (i) they minimize the number of movements, facilitating the plant operational tasks (searching for routes); and, (ii) they provide feedback to the pipeline scheduling.Este trabalho apresenta modelos baseados em PLIM (Programação Linear Inteira Mista) com representação contínua do tempo com o objetivo de realizar o scheduling (programação ou agendamento) no parque de tanques de produtos finais em um órgão do tipo refinaria. O modelo é uma contribuição para uma solução integrada que envolve outros elementos presentes na cadeia de suprimentos (CS) da indústria do petróleo. Deste modo, um ponto relevante na fundamentação teórica deste trabalho é a descrição do sistema integrado de refino. Este sistema pode ser dividido em quatro estágios (subsystems) que envolvem a movimentação de produtos dentro e fora da refinaria. O scheduling de tanques finais é parte de um desses estágios e solucioná-lo contribui para a operacionalização das atividades de transporte de produtos dentro da refinaria envolvendo a produção interna, a demanda local e as movimentações de recebimento e envio por poliduto. Neste trabalho, o scheduling dos eventos de carga e descarga nos tanques finais da refinaria é determinado considerando dados de problemas reais obtidos a partir da solução apresentada por Boschetto (2011). O scheduling determinado por Boschetto (2011) gera os parâmetros do modelo PLIM aqui proposto. Tais parâmetros consistem em informações sobre volumes, tempos e vazões das movimentações que devem ocorrer entre órgãos (refinarias, portos e terminais) da cadeia de suprimentos através da rede de polidutos. Essas informações juntamente com as informações de planejamento da refinaria sobre demanda e produção e ainda com os valores de estoque e capacidade volumétrica dos tanques fornecem os dados necessários para a realização do scheduling de tanques finais. O modelo PLIM aqui proposto busca minimizar o número de movimentações internas no parque de tanques da refinaria respeitando as condições estruturais, operacionais e os valores das movimentações impostas pelo scheduler dos polidutos de Boschetto (2011). Então, com o objetivo de encontrar soluções adequadas em um menor tempo computacional, uma abordagem PLIM combinada com um algoritmo iterativo e com a inserção de restrições de corte é proposta, no que foi chamado de modelo PLIM-AI. Os resultados permitem melhorar o desempenho de tempo computacional do modelo bem como analisar as violações de tempo e capacidade em tanques para cenários mensais. A proposta permitiu encontrar soluções em tempos computacionais relativamente reduzidos, respeitando as condições estruturais e operacionais da refinaria. As soluções obtidas contribuem para as atividades de transferência e estocagem (TE) da refinaria em dois pontos: (i) minimizam o número de movimentações internas, o que contribui para a operacionalização da busca por rotas disponíveis (atividade operacional do programador da refinaria); e (ii) permitem o feedback para o scheduler de polidutos, possibilitando verificar a factibilidade das movimentações que ocorrem na rede de polidutos