Computational models for task scheduling in pipeline networks

Orientador: Arnaldo Vieira Moura, Cid Carvalho de SouzaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Esta dissertação de Mestrado trata de um problema real de escalonamento, no qual uma complexa rede de dutos é utilizada para distribuição de derivados de petróleo e bio-combustíveis de refinarias a mercados locais. Dutos constituem a alternativa de transporte mais vantajosa em termos econômicos e ambientais, mas trazem consigo um amplo conjunto de restrições operacionais difíceis, envolvendo seqüenciamento de produtos, capacidade de tanques, controle de taxa de vazão, controle de estoque e muitas outras. O objetivo do problema está em escalonar operações de bombeamento nos dutos de forma a satisfazer as demandas locais em cada órgão de distribuição, dentro de um horizonte de planejamento pré-definido. Para resolvê-lo, este trabalho propõe uma nova abordagem híbrida composta por duas fases. Primeiramente, uma fase de planejamento define os volumes de produto que devem ser transmitidos entre órgãos para que as demandas sejam completamente atendidas. Em seguida, uma fase de escalonamento é responsável por criar e escalonar as operações de bombeamento, de forma a garantir que os volumes definidos na fase anterior sejam efetivamente enviados. Esta disserta¸c¿ao foca na fase de escalonamento, e duas formulações em Programação por Restrições (PR) são apresentadas para modelá-la. Conforme foi verificado, a flexibilidade de PR 'e fundamental para representar e satisfazer restrição que, usualmente, são desconsideradas na literatura, mas que são essenciais para a viabilidade operacional das soluções. A estratégia completa foi implementada e produziu resultados adequados e promissoras para 5 instâncias reais fornecidas pela Petrobras. Tais instâncias cont¿em 30 dutos, mais de 30 produtos e 14 órgãos de distribuição que contemplam cerca de 200 tanques.Abstract: This dissertation deals with a very difficult overly-constrained scheduling challenge: how to operate a large pipeline network in order to adequately transport oil derivatives and biofuels from refineries to local markets. Pipeline network systems are considered the major option for transporting these product types, in view of their many economic and environmental advantages. However, they pose serious operational difficulties related to product sequencing, flow rates and tank capacities. The challenge is how to schedule individual pumping operations, given the daily production and demand of each product, at each location in the network, over a given time horizon. In order to tackle this problem, we propose a novel hybrid approach which comprises two phases. Firstly, a planning phase decides the necessary volume transmission among depots to satisfy the given demands. Finally, a scheduling phase generates and schedules the pumping operations that guarantee the required volume transmission. This dissertation focuses on the scheduling phase, in which two new Constraint Programming (CP) models are proposed. The CP flexibility plays a key role in modeling and satisfying operational constraints that are usually overlooked in literature, but that are essential in rder to guarantee viable solutions. The full strategy was implemented and produced adequate and promising results when tested over 5 large real instances from Petrobras. These instances have a complex topology with around 30 interconnecting pipelines, over 30 different products in circulation, and about 14 distribution depots which harbor more than 200 tanks.MestradoPesquisa OperacionalMestre em Ciência da Computaçã