Crude supply scheduling in a real system with simultaneous injection of multiple tanks using the multi-operation sequencing formulation

Process-oriented oil and chemical companies, like most industries, are becoming increasingly dependent on optimization tools. The main objective of this work is to investigate the viability of using optimization techniques applied to crude supply scheduling models in a real oil refining plant with specific operating rules of the brazilian industry. The system representative operating rule is that up to two charging tanks can feed one crude distillation unit simultaneously. One of the most promising continuous-time formulations in the literature, the multi-operation sequencing (MOS) formulation from Mouret et al. (2011), was selected to model the oil refining plant production system, a multi-stage system consisting in up to five crude parcels, nine charging tanks, three crude distillation units (CDU) and thirty six types of crude oil. The optimization problem objective function was to maximize the distilled crude mixtures gross profit margin. A mixed-integer non-linear programming (MINLP) problem was then obtained, which was solved with MILP-NLP decomposition strategy by algorithms implemented in comercial solvers. Two models were developed with the MOS formulation: one model with non-overlapping unloading operations and the other model with overlapping unloading operations. Both models were implemented in the General Algebraic Modelling System (GAMS) and applied to six different scenarios in the oil refining system. The scenarios time horizon varied from 6 to 10 days. The models represented the oil refining system and its operating rules successfully, as well as were able to find feasible solutions to the crude oil scheduling problem (COSP) in feasible computational times. The model with non-overlapping unloading operations was able to solve the optimized scenarios in up to 28.32 minutes, and the model with overlapping unloading operations in up to 13.94 minutes.FAPEMIG - Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas GeraisDissertação (Mestrado)Empresas do ramo de processamento de petróleo, assim como a maioria dos demais empreendimentos, dependem cada vez mais de ferramentas de otimização. O objetivo principal desse trabalho é investigar a viabilidade do uso de técnicas de otimização aplicadas à modelos para programação do suprimento de petróleo em uma refinaria real com regras operacionais específicas da indústria brasileira. A regra operacional que caracteriza o sistema estudado é que uma unidade de destilação atmosférica (UDA) pode ser alimentada por até dois tanques de carga simultaneamente. Uma das formulações de tempo contínuo mais promissoras da literatura, a formulação sequenciamento múltiplo de operações (MOS) de Mouret et al. (2011), foi selecionada para modelar o sistema produtivo da refinaria: um sistema multi-estágio constituído por até cinco parcelas de petróleo, nove tanques de carga, três unidades de destilação atmosférica (UDAs) e trinta e seis tipos de petróleo. A função objetivo do problema de otimização foi maximizar a margem de contribuição das misturas de petróleo destiladas. Obteve-se então um problema de programação inteiro-misto não-linear (MINLP), que foi solucionado com estratégia de decomposição MILP-NLP usando algoritmos implementados em solvers comerciais. Dois modelos foram desenvolvidos a partir da formulação de Mouret et al. (2011): um modelo com operações de descarregamento não-sobrepostas e outro com operações de descarregamento sobrepostas. Ambos modelos foram implementados em General Algebraic Modelling System (GAMS) e aplicados a seis cenários diferentes no sistema de interesse. O horizonte de tempo dos cenários otimizados variou entre 6 e 10 dias. Os modelos foram bem-sucedidos em representar o sistema produtivo de uma refiaria real e suas regras operacionais, e em encontrar soluções viáveis para o problema da programação do suprimento de petróleo em tempos computacionais praticáveis. A corrida correspondente ao melhor programa dos cenários otimizados foi solucionada pelo modelo com descarregamentos não-sobrepostos em até 28,32 min, e pelo modelo com descarregamentos sobrepostos em até 13,94 min