close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

МОДЕЛЬ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ ХРАНИЛИЩА С РЕГУЛЯРНЫМ ПОПОЛНЕНИЕМ ЗАПАСОВ (на примере условий Янгонского порта).

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
ЯН ЛИН АУНГ
МОДЕЛЬ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО МОНИТОРИНГА
СОСТОЯНИЯ ХРАНИЛИЩА С РЕГУЛЯРНЫМ ПОПОЛНЕНИЕМ
ЗАПАСОВ (на примере условий Янгонского порта)
Специальность 05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими
процессами и производствами
(в приборостроении)
Автореферат
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Москва – 2014 г.
1
Работа выполнена на кафедре систем автоматического управления и контроля (САУиК) в Национальном исследовательском университете «МИЭТ».
Научный руководитель:
Доктор технических наук, профессор,
Трояновский Владимир Михайлович
Официальные оппоненты: Доктор технических наук,
старший научный сотрудник, доцент,
Черников Борис Васильевич
Заместитель директора Центра информационных технологий ООО
«Газпром ВНИИГАЗ»
Кандидат технических наук,
Сердюк Ольга Александровна
Нач. отдела Департамента анализа и
контроля рисков
ЗАО АКБ «НОВИКОМБАНК».
Ведущая организация:
Институт проблем управления (ИПУ) РАН
Защита диссертации состоится «27»
ноября 2014 г. в 16:00 часов
на заседании диссертационного совета Д.212.134.04 при Национальном исследовательском университете «МИЭТ» по адресу: 124498, Москва, Зеленоград, проезд 4806, д. 5, МИЭТ.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МИЭТ.
Автореферат разослан «___» ______________ 2014 г.
Ученый секретарь
Диссертационного совета
доктор технических наук, профессор
2
А. И. Погалов
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы диссертации. В настоящее время морской транспорт
является главным транспортом в Союзе Мьянма, и Янгонский порт – важнейший порт страны. В частности, через этот порт в республику поступает
нефть, которую привозят танкеры, и которую затем развозят потребителям
внутри страны с использованием бензовозов. Поскольку танкеры приходят
с определенной периодичностью, возникает проблема согласования входных потоков для пополнения запасов и выходных потоков по расходованию
нефти из хранилища. Эта задача является достаточно общей, и ближе всего
примыкает к задачам логистики.
Исторически логистика развивалась как военная дисциплина, однако сегодня логистика включает множество направлений. Известны различные
трактовки и определения логистики, предложенные американским обществом инженеров-логистиков, французскими специалистами, немецкой наукой, специалистами Института логистики и транспорта Великобритании,
российскими специалистами («Логистика – это научная дисциплина об
управлении потоками в системах»).
Большой вклад в решение задач логистики в России и за рубежом внесли такие ученые, как Дж. Джонсон, Дж. Стивенсон, Дж. Шрайбфедер, В.В.
Петров, Ю.И. Рыжиков, Мандель А.С и др., логистическими операциями в
нефтяной промышленности занимались Скотт Дж., Сембос А., Пинто Дж.
Известны учебники и учебные пособия по логистике (Моисеева Н.К., Стерлигова А.Н., Цвиринько И.А., Бродецкий Г.Л., Алесинская Т.В., Томас П.,
Томпкинс Д.А., Паттерсон Д.Л. и др).
В логистических задачах важную роль играет стохастичность процессов.
Их исследование приводит к необходимости привлечения теории массового
обслуживания, статистики, теории вероятности и теории случайных процессов. Применительно к задачам, возникающим в технических системах,
основополагающими здесь считаются работы А.Я. Хинчина, В.С. Пугачева,
В.И. Сифорова, Ф.М. Вудворда, Вентцель Е.С. и др. Среди ученых, применявших названный математический аппарат для решения задач логистики,
известны Мандель А.С., Некрасов А.Г., Дуглас С. Монтгомери, Купер Р. и
др.
Тем не менее, приходится констатировать, что до настоящего времени
отсутствуют решения, позволяющие построить инженерную методику,
обеспечивающую не только согласование входных и выходных потоков, но
и расчет резервных емкостей в хранилище с учетом требуемой вероятности
по обеспечению бесперебойной работы терминала. Можно считать, что
3
постановка и решение такой задачи придает теме настоящего исследования
достаточно высокую актуальность.
Объект и предмет исследований
Объектом исследований является широкий класс технических систем,
где используются хранилища с регулярным пополнением запасов.
Предметом исследований является задача определения излишков и резервов в таких системах для расчета резервных емкостей с учетом требуемой вероятности по обеспечению их бесперебойной работы.
Проблемная ситуация, сложившаяся в области объекта исследований, обусловлена необходимостью системного учета следующих условий
для решения проблем управления запасами на нефтеналивном терминале
морского порта:
 С одной стороны - удовлетворения интересов таких участников
анализируемых процессов как: сам порт; пароходство, предоставляющее танкеры; заказчики нефти на берегу и автомобильное предприятие, предоставляющее бензовозы, а с другой стороны – минимальное ограничение правил работы, внешних и внутренних проблем
каждого из участников.
 Совместного учета детерминированных (закрепленных в договорах) и стохастических (допускаемых с определенной вероятностью)
процессов, сопутствующих работе терминала.
 Влияние задержек в разгрузке танкеров в порту, погодных условий
и др.
Цель и задачи исследований
Целью исследований являются:
 разрешение указанной проблемной ситуации;
 разработка модели и количественной методики анализа
стохастических процессов движения нефти на нефтеналивном
терминале морского порта для последующего расчета резервных
емкостей с учетом требуемой вероятности по обеспечению
бесперебойной работы терминала.
Для достижения поставленной цели решаются следующие научные
задачи, отраженные в названиях глав диссертации:
 Анализ информационных потоков на нефтеналивном терминале
порта.
 Разработка модели и (аналитического) метода анализа уровня
запасов на нефтеналивном терминале.
 Применение полученных результатов к условиям Янгонского
порта.
4

Верификация полученных результатов методом компьютерного
моделирования.
 Анализ результатов исследований.
Методы исследования. Теоретическую и методическую базу исследования составили методы теории управления запасами, теория математического анализа, теория вероятностей, теория массового обслуживания, а
также проверка результатов с помощью компьютерного моделирования.
Научная новизна работы состоит в совокупности научно обоснованных технических решений, направленных на создание новых аналитических зависимостей для моделей, методик и алгоритмов решения проблем
управления запасами на нефтеналивном терминале морского порта.
Научная новизна исследований проявляется в следующих новых
научных результатах.
I. Установлено, что:
1. Известные методы анализа в задачах управления запасами, как
правило, не обеспечивают совместного учета ограничений, связанных с работой порта.
2. Наиболее близко к рассматриваемой задаче подходит логистический подход и методы прикладной теории случайных процессов.
II. Показано, что:
3. С использованием логистической модели процесс вывоза нефти с
терминала может быть сопоставлен с простейшим Пуассоновским
потоком событий.
III. Получены (с использованием логистической модели):
4. Формализованное описание процессов поступления и вывоза нефти
с учетом регулярного и случайного компонентов производственного процесса.
5. Выражение для аналитического описания и количественной оценки
стохастических процессов вывоза нефти с терминала на основе Пуассоновского потока событий.
6. Выражение для описания и количественной оценки движения запасов в хранилище с учетом неравномерности прихода танкеров и
бензовозов.
7. Модель хранения запасов и вероятностные соотношения для определения трех областей емкости нефтехранилища (основная емкость
для хранения нефти, доставляемой одним танкером, емкость резервного запаса и емкость для хранения возможных излишков нефти, возникающих в процессе работы хранилища).
5
Промоделированы:
Движение запасов нефти в хранилище с учетом стохастичности появления бензовозов в пределах одного периода работы (между
приходами танкеров).
9. Статистическая картина расходования запасов нефти в пределах
одного цикла при совершении 200 рейсов бензовозов с учетом вероятности их появления в заданном интервале времени.
V.
Разработаны (пригодные для широкого практического использования):
10. Инженерные методики для определения доверительных интервалов
использования дополнительных объемов для излишних остатков и
страховых запасов в хранилище, для определения требований к
хранилищу при его сегментировании, для учета флуктуаций при
пополнении запасов в хранилище.
11. Алгоритм и специальная программа для моделирования заданного
числа событий в случайном потоке и построения (на ее основе)
графиков для движения запасов нефти.
12. Алгоритм и программа для накопления и статистического анализа
результатов компьютерного эксперимента.
Достоверность новых научных результатов подтверждена
математическим обоснованием полученных результатов и компьютерным
моделированием.
Научные результаты и положения, выносимые на защиту:
1. Проведен анализ управления запасами на нефтеналивном терминале морского порта, показавший, что требуется совместный учет детерминированных и стохастических процессов в работе участников
процесса с минимальным ограничением правил работы, внешних и
внутренних проблем каждого из участников.
2. Разработаны имитационная модель движения запасов нефти в хранилище морского порта, получены аналитическое описание и количественные оценки стохастических процессов вывоза нефти с
терминала, которые позволяют получить аналитические соотношения для закона распределения страховых запасов и излишков в
нефтехранилище как усеченные (относительно точки m=M) слева
и справа законы Пуассона.
3. Проведен анализ влияния отклонений времени пополнения запасов
(времени прихода танкеров), который позволяет получить аналитические соотношения для оценки необходимого изменения объемов
нефтехранилища.
IV.
8.
6
Полученные аналитические результаты позволяют получить простые соотношения для инженерной методики определения доверительных интервалов при расчетах объемов трех областей хранилища для излишков и страховых запасов.
5. Проведенная обработка данных о погодных условиях (на примере
Янгонского порта) и использование полученных результатов позволяют применить соотношения для расчета объемов хранилища в
реальных условиях.
Практическая ценность работы заключается в доведении результатов исследований до инженерной методики, обеспечивающей вероятностный расчет излишков и резервов в хранилище, работающим с регулярным
пополнением запасов, а также определение объемов резервных емкостей с
учетом вероятности их заполнения. Возможность учета конкретных условий работы порта может представлять интерес для широкого круга потенциальных потребителей в разных концах страны и мира.
Результаты работы, а именно: математические методы и инженерные
методики для описания и решения проблемы излишков и резервов для хранилищ с регулярным пополнением запасов; аналитические соотношения
для закона распределения страховых запасов и излишков в нефтехранилище как усеченные (относительно точки m=M) слева и справа законы Пуассона; простые соотношения для инженерной методики определения доверительных интервалов, в том числе, при расчетах требуемых объемов хранилища – как пример эффективного применения научных результатов для
практики – внедрены в курсы учебных дисциплин: «Моделирование систем
управления» кафедры «Системы автоматического управления и контроля»
и «Программное обеспечение управляющих систем», «Системный анализ и
математическое моделирование», «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем» (направления 230100 «Информатика и вычислительная техника») кафедры «Информатика и программное обеспечение вычислительных систем» Национального исследовательского университета «МИЭТ».
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы
были представлены на 9 международных, всероссийских и межвузовских
форумах:
 Международная научная школа для молодежи «Микроэлектронные информационно-управляющие системы и комплексы 2010», Москва, МИЭТ, 2010.
4.
7

18-я, 19-я, 20-я, 21-я Всероссийская межвузовская научнотехническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика–201..», Москва, МИЭТ, 2011-2014.

4-я Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция «Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике - 2011», Москва, МИЭТ, 2011.
 5-я, 6-я Всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и
экономике – 2012», Москва, МИЭТ, 2012, 2013.
 21-я международная конференция «Математика. Компьютер.
Образование», Пущино, 2013.
Публикации.
Основные результаты диссертации представлены в 16 печатных работах
соискателя (8 работ – без соавторов), в том числе:
 3 статьи в центральных изданиях, входящих в перечень ВАК;
 2 статьи в реферируемых журналах и сборниках;
 2 свидетельства об официальной регистрации программы для ЭВМ.
Личный вклад автора.
Новые научные результаты диссертации получены соискателем
самостоятельно. Из них главными являются:
1. Проведен анализ информационных потоков на нефтеналивном терминале порта, выявление проблемной ситуации.
2. Предложено ввести в рассмотрение закон Пуассона для описания
модели работы бензовозов. Это позволило получить исходное аналитическое соотношение для последующего анализа и разработать инженерные методики для расчета уровня запасов на нефтеналивном
терминале.
3. Получены аналитические соотношения для закона распределения
страховых запасов и излишков в нефтехранилище как усеченные
(относительно точки m=M) слева и справа законы Пуассона.
4. Проведен анализ влияния погодных условий на работу морского
порта в течение 3 лет. Это позволило предложить подход к анализу
флуктуаций входного потока на нефтехранилище и оценке необходимых поправок объемов нефтехранилища.
5. Разработаны программы для верификации полученных результатов,
а также специальная программа для накопления и статистического
анализа результатов компьютерного эксперимента. Общий объем
программ и данных составил 1 мегабайт.
8
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти разделов и заключения, списка литературы и приложений. Диссертация изложена на 126 страницах, включает 33 рисунка и 2 таблицы. Список литературы содержит 51 источник.
КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ
Во введении обоснована актуальность темы диссертации, определены
объект и предмет исследования, проблемная ситуация, научная проблема,
решаемая в диссертации, цели и задачи исследования, научная новизна и
достоверность новых научных результатов; сформулированы научные
положения, выносимые на защиту; указаны теоретическая и методическая
основы исследования, определена практическая ценность и значимость
работы; приведены сведения о реализации новых научных результатов
работы, их апробации и публикациях.
В первой главе проведен анализ информационных потоков на нефтеналивном терминале порта, выявлена проблемная ситуация.
Работа посвящена анализу стохастических процессов движения запасов
на нефтеналивном терминале морского порта (рис.1). Работа проводится, в
частности, в интересах Янгонского морского порта.
Выделена проблема управления запасами на нефтеналивном терминале
морского порта и согласования входных потоков для пополнения запасов и
выходных потоков по расходованию нефти из хранилища. Возникающие
здесь задачи являются достаточно общими и ближе всего примыкают к задачам логистики. Приведены результаты анализа литературы, в том числе
текущей периодики и Интернет - источников за последние 10 лет.
Рис. 1. Схема работы нефтеналивного терминала морского порта
Акцентируется внимание на том, что при анализе не удается обойтись
только детерминированными методами – приходится вводить в рассмотрение стохастические процессы.
В выводах по первой главе отмечается, что отсутствуют научно обоснованные методики для определения страховых запасов в условиях, учиты9
вающих комплексный характер задач, которые решаются на терминале
морского порта, а также – что необходимо вводить в рассмотрение стохастические процессы и соответствующие методы анализа.
Во второй главе рассматривается разработка метода для анализа уровня
запасов на нефтеналивном терминале. Проведен качественный анализ процессов в пределах одного периода работы (между приходами танкеров),
выявлены причины появления излишков нефти в хранилище и необходимости в резервах (страховых запасах). Введена модель потока событий и, на
основе сопоставления реальных условий работы терминала с требованиями
простейшего Пуассоновского потока событий, обоснован выбор математического аппарата. Дальнейшее описание изменений запасов нефти на терминале проводится с использованием закона Пуассона. В данном случае он
описывает вероятность появления точно m событий (m – число пришедших
бензовозов) на интервале T в виде

T m T
Pm T  
e ,
m!
(1)
где λ – математическое ожидание числа появления событий в единицу
времени.
Пусть на нефтеналивной терминал морского порта с периодом T танкеры привозят N условных единиц нефти, и M из них предназначены для вывоза бензовозами:
(2)
M  N .
Здесь  – доля нефти, предназначенная для вывоза бензовозами.
Примем за условную единицу объем нефти, который может увезти один
бензовоз, и будем измерять величину М в этих условных единицах. Из условий материального баланса следует, что если за номинальный период
времени прихода танкеров
T  Tном
должны придти М бензовозов, то
M ,

Tном
и для момента времени
Pm
(3)
T  Tном можно записать:
m
(4)
T   M  e M .
ном
m!
Кривые дифференциального и интегрального закона распределений Пуассона хорошо известны. Возможность определить вероятности на основании соотношений (2) - (4) позволяет рассчитать любые статистические ха-
10
рактеристики процесса, в том числе средние значения, дисперсии, доверительные интервалы.
Полученные соотношения позволяют определить аналитический вид закона распределения для страховых запасов и излишков в нефтехранилище
как усеченные (относительно точки m=M) слева и справа закона Пуассона
(рис.2):
m
m
Рmизлишки (Т)  T  e T ; 0≤m<M
Рmрезерв(Т)  T  e T ;0≥m>M
m!
m!
,
. (5)
Рис. 2. Распределения страховых объемов хранилища
Соответственно, распределение требуемых объемов хранилища и вероятность их использования приобретают вид (рис.3): центральная часть –
основная емкость для хранения нефти, доставляемой одним танкером; внизу – емкость страхового запаса (если машин придет больше, чем это предусмотрено по плану); сверху – резервная емкость для разгрузки очередного
танкера (если между рейсами танкеров пришло меньше бензовозов, чем
планировалось).
Рис.3. К расчету объемов нефтехранилища
11
Графики получены путем моделирования движения запасов нефти в
хранилище в результате 200 рейсов бензовозов с учетом вероятности их
появления на заданном интервале времени. Для моделирования была разработана специальная программа с использованием платформы Excel + VBA.
Разработана инженерная методика для определения доверительных интервалов использования дополнительных объемов для излишних остатков и
страховых запасов в хранилище. Она учитывает следующее:
- по мере увеличения М вид закона распределения Пуассона все более
приближается к нормальному распределению,
- для закона Пуассона среднее значение численно совпадает с дисперсией (в данном случае эта величина равна М),
- поэтому с доверительной вероятностью 95% можно говорить об объеме хранилища (в условных единицах)
V95  M  2 M ,
и с вероятностью около 99% - об объеме
V99  M  3 M .
Особого учета потребовал вероятностный характер пополнения запасов.
В этом случае соотношение (1) описывает уже не абсолютные, а условные
вероятности появления m бензовозов к концу интервала T:
Pm T   Pусл m, T  ,
и полная вероятность изменения запасов в хранилище к моменту прихода
очередного танкера можно определить как
(6)
Pm  Pусл m, T  T dT .

В частности, для нормального закона распределения  T  получаем
m
M
T Tном 2

T
 M 
1
T
2 T2

Pm   Pусл m, T  T dT    
T m e ном
dT . (7)

2
T
 ном  2T m!
К сожалению, последнее соотношение не поддается аналитическому
решению, но здесь на помощь приходят численные методы. Однако такой
подход является весьма трудоемким, и в работе предложена иная инженерная методика, позволяющая количественно оценивать, по крайней мере,
результаты для важных частных случаев.
Пусть задана некоторая допустимая величина отклонения времени прихода танкеров от величины Tном , так что (независимо от закона распределе-
ния этой величины)
12

T 
  Tном 1    ,
T1  Tном  T  Tном 1 
 Tном 
(8)
где T ,  – абсолютная и относительная величины отклонения времени
прихода танкеров от величины
Tном .
Аналитически доказано, что относительное изменение объемов хранилища (обозначим его через  ) в этом случае находится в границах:
1
(9)
1      (1   ) .
2
В выводах второй главы указано:
1. Разработана имитационная модель движения запасов нефти в хранилище морского порта. Обоснована возможность применения закона Пуассона для описания процесса вывоза нефти из хранилища. На этой основе
удалось получить количественное описание вероятностей изменения запасов нефти на терминале, определить вероятностные законы распределения
излишков и страховых запасов нефти и страховых объемов хранилища.
2. Особого учета потребовал вероятностный характер пополнения запасов. Предложена инженерная методика, позволяющая количественно оценивать результаты для важных частных случаев.
3. Получено аналитическое соотношение, связывающее относительную
величину отклонения времени пополнения запасов (времени прихода танкеров) с требуемым относительным изменением объемов хранилища.
4. Полученные результаты позволяют получить простые соотношения
для инженерной методики определения доверительных интервалов, в том
числе, при расчетах требуемых объемов хранилища.
В третьей главе описано применение полученных результатов к условиям Янгонского порта. Сюда примерно один раз в две недели танкеры
привозят большую партию нефти, которую сливают в нефтехранилище.
Ежедневно бензовозы вывозят небольшие партии нефти потребителям. Вероятностные процессы имеют место как в части прихода танкеров (входной
поток), так и в части вывоза нефти из хранилища (выходной поток).
С учетом рассмотренных в главе 2 процессов вывоза нефти с помощью
бензовозов, в хранилище необходимы объемы, гарантирующее требуемое
качество обслуживания. При строго регулярном приходе танкеров (Т  Т ном ) , для достижения обслуживания всех ситуаций с вывозом
нефти с вероятностями 95% и 99%, объем хранилища должен составлять:
V95  M (1  2 M ) ,
13
V99  M (1  3 M ) .
Если принять для примера, что ежедневно за нефтью приходит 10 бензовозов (в среднем), то за 2 недели объем нефти составит 140 условных
единиц (М = 140). Это означает, что объем основной части хранилища должен быть равен именно140 условных единиц, а резервные объемы для излишков и страховых запасов должны доходить до 3 M  35 условных единиц каждый. Общий объем хранилища в этом случае составит 210 условных единиц (около 1050 тонн при объеме бензовоза в 5 тонн).
Для учета стохастичности процесса пополнения запасов принимаем во
внимание, что время между приходами танкеров (Тном) составляет около 336
часов.
В обычном режиме время основных операций по обслуживанию танкеров в порту составляет несколько часов (и может считаться включенным в
Тном). Вместе с этим, случайные отклонения времени для указанных операций можут составлять от нескольких минут до нескольких десятков минут
и даже нескольких часов. Обозначим эти отклонения как ΔТпорт.
Флуктуации процесса пополнения запасов могут также вызывать метеоусловия: ветер, волны, осадки, низкие температуры воздуха, и др. В этом
случае во времени между приходами танкеров возникает более заметная
(до нескольких суток) случайная составляющая, обозначим ее как ΔТрейса.
Очевидно:
ΔТ= ΔТпорт+ ΔТрейса ~ ΔТрейса.
Поэтому для нас наиболее важным становится анализ погодных условий
и их влияний на величину страховых запасов. Нами проведен анализ доступных данных о погодных условиях по региону Юго-Восточной Азии,
начиная с октября 2010 г. Наиболее значимыми среди них (прогнозы скорости ветра, состояние водной поверхности, высота волн и атмосферное давление) оказались данные о волнении моря (рис. 4).
Волнение моря (в баллах)
число отсчетов
Рис. 4. Данные о волнении моря
14
Наибольшую вероятность имеют величина волнения моря 2 и 3 балла.
Именно эту погоду берут в расчет при определении длительности рейсов
танкера. Но могут быть случаи, когда волнение моря составляет 1 балл, тогда танкеры идут быстрее (время рейса может сокращаться до 10 -12 часов).
Вместе с этим, длительность шторма может достигать 78 часов (рис. 5), и на
столько же может возрастать длительность рейса.
Рис. 5. Отсчет волнения моря (в баллах) и учет штормовых условий
Таким образом, при среднем времени рейса Тном =336 часов задержка на
ΔТрейса =78 часов составляет ~ 23%, а преждевременный приход танкера
может составлять ΔТрейса = 12 часов (~ 3,6%).
Именно такие количественные параметры приходится учитывать при
вероятностных расчетах страховых запасов нефти и объемов хранилища, а
именно – необходимый объем резервных запасов хранилища приходится
при этом увеличивать на относительную величину 11,5% < ξ < 23% (увеличение объема хранилища для излишних запасов лежит в пределах 1,8%< ξ <
3,6%). Разработанная модель может использоваться для мониторинга состояния хранилища (рис.6).
Рис. 6. Схема
организации
мониторинга
с использованием
разработанной
модели
15
В выводах к третьей главе указано:
1. Определены вероятностные соотношения для расчета объемов хранилища с учетом вероятностного характера работы бензовозов в
условиях Янгонского порта и точного соблюдения расписания прихода танкеров.
2. Рассмотрены вероятностные процессы, влияющие на регулярность
пополнения запасов в хранилище. Показано, что наибольшее
влияние здесь оказывают погодные условия.
3. Определены и количественно оценены крайние ситуации, связанные с нарушением расписания прихода танкеров и пополнения запасов в нефтехранилище в условиях, характерных для ЮгоВосточной Азии (в том числе, для Янгонского порта).
4. Полученные соотношения показывают, что при объеме хранилища
~ 1000 тонн в условиях Янгонского порта около 1/3 объема должна
отводиться для хранения излишков и страховых запасов, и этот
объем почти на 1/5 часть требуется увеличить для компенсации
возможных задержек танкеров из-за шторма.
В четвертой главе рассмотрена верификация полученных результатов,
которая проводится методом компьютерного моделирования.
При построении имитационной модели процесса вывоза нефти из хранилища смоделирован стохастический поток появления бензовозов (рис. 7).
Пополнение запасов не моделировалось.
Специальная методика и программа разработаны для накопления и статистического анализа результатов компьютерного эксперимента (рис. 8).
Методика и программа использованы для проверки гипотезы о неслучайной флуктуации на «хвостах» корреляционной функции. Эти флуктуации были обнаружены при расчете корреляционных функций для разнородных метеоданных в районе Янгонского порта. Результаты моделирования показаны на рис.9.
16
Рис. 7. Алгоритм моделирования стохастического потока событий
Рис. 8. Алгоритм программы для накопления и статистического анализа результатов компьютерного эксперимента
17
Рис. 9. Результаты работы программы при определении доверительных
интервалов для оценки корреляционной функции
В выводах к четвертой главе указано, что
1. Разработан специальный программный модуль для моделирования заданного числа событий в случайном потоке, а также для
моделирования и отображения Пуассоновского потока события.
2. Разработана методика и специальный программный модуль для
накопления и статистической обработки данных, получаемых
при повторении заданного числа экспериментов. Накопленные
данные позволяют аналитически и визуально оценивать границы их разброса.
3. Разработанная программа была успешно использована для объяснения вида эмпирических оценок и статистических флуктуаций корреляционных функций, вычисленных по данным метеонаблюдения в районе Янгонского порта.
4. Объем созданных программ и использованных данных превысил 1 Мегабайт.
В пятой главе проведен сравнительный анализ достигнутых результатов с известными.
Сравнение известных результатов и подходов с результатами, полученными в диссертации, представлено ниже в виде таблицы 1.
18
Таблица 1
К сравнению известных результатов и подходов с результатами, полученными в диссертации
Автор(ы)
Стерлигова А.Н
Систематизация
элементов моделей
управления
запасами
Стерлигова А.Н,
А.Г. Мадера
Метод (краткое описание и внедрение)
Что есть похожего у нас
Страховой запас
предназначен
для непрерывного обеспечения
потребления при появлении возможных обстоятельств:
• отклонений в периодичности и
размере партий поставок от запланированных;
• изменений интенсивности потребления;
• задержки поставок в пути и др.
В нашей работе:
 обоснована возможность
применения закона Пуассона для анализа движения запасов,
 на основании материального баланса рассчитаны
параметры Пуассоновского процесса,
 получены аналитические
соотношения для страховых запасов на нефтеналивном терминале порта,
и объемов хранилища.
Уровень материала из данного учебного пособия
превышен.
Предполагается нормальный
закон распределения случайных
отклонений.
 обоснована возможность
применения закона Пуассона для анализа выходного потока,
 предложен метод учета
отклонений при произ-
Расширена аналитическая база для получения
результата.
Появилась возможность
анализировать произвольные (в том числе редкие)
19
Комментарий (выводы)
вольных законах распределения для пополнения
запасов, но при требуемых вероятностях.
Хоботов Е.Н.
Расходование запасов аппроксимируется линейно-кусочным образом. При обнаружении надвигающегося дефицита допускается пополнение запасов извне. Величина
возникающего дефицита аналитически не оценивается, но предлагается ввести штрафные санкции его
появление.
В нашей работе используется
вероятностное описание движения запасов и возможность
пополнения только периодически. Получены аналитические соотношения для страховых запасов на нефтеналивном терминале порта, и
объемов хранилища.
ситуации, когда нормальный закон оказывается не
адекватным – например,
при штормовых условиях
на море.
Наши результаты позволяют описать условия работы хранилища в порту
более адекватно, а также
получить аналитические
соотношения для страховых запасов на нефтеналивном терминале порта, и
объемов хранилища.
Ю.И.
Рыжиков
«Теория очередей
и управление запасами»
Учет возможной сезонности пополнения запасов в расчете на согласованность с их расходованием.
Учитываются разные законы распределения при расходовании запасов, включая закон Пуассона.
Однако, автор интересуется не
требуемыми объемами хранилища,
а простоями, которые возникают
при исчерпании запасов. Вся задача сведена к оптимизации экономических потерь, балансирующих
В нашей работе обоснована возможность применения
закона Пуассона для анализа
движения запасов. Однако,
речь идет не о балансе между
излишками и дефицитом, а об
обеспечении требуемой вероятности безотказной работы
хранилища.
Получена инженерная методика для определения объемов хранилища с учетом
Учет требуемой вероятности безотказной работе хранилища вместо оптимизации экономических
потерь,
балансирующих
между излишками и дефицитом, представляется более адекватным.
Возможность анализировать произвольные (в
том числе редкие) ситуации, когда любой аналити-
20
между излишками и дефицитом.
условий работы порта.
Шрайбфедер Дж.
«Эффективное
управление запасами»
ческий закон оказывается
не адекватным – например,
при штормовых условиях
на море – расширяет
применяемость предложенного подхода.
Математические методы анализа, использованные в диссертации, позволяют получать более
общие результаты.
В сфере определения необхоВ нашей работе рассматдимого объема страхового запаса
риваются вероятностные задля процессов в порту используконы для описания движения
ют разные методы:
запасов.
 определение объема страхового запаса в виде процента
от спроса во время выполнения заказа;
 задание объема страхового
запаса вручную;
 определение объема страхового запаса на основе среднего отклонения, рассчитываемого по эмпирическим данным.
Общий вывод: Метод анализа и инженерные методики, полученные в диссертации для описания и решения проблемы
излишков и резервов для хранилищ с регулярным пополнением запасов, являются более адекватными, чем известные.
Использованные в диссертации математические методы и инженерные методики расширяют применяемость результатов. На примере условий Янгонского порта показано, как полученные результаты могут быть использованы практически в любом другом месте.
21
В приложении приведены тексты и выходные формы для программ
моделирования.
В заключении сформулированы основные результаты, полученные
в ходе выполнения диссертационной работы.
Основные результаты диссертации заключаются в следующем.
1. Проведен анализ движения запасов на нефтеналивном терминале
морского порта при минимальных организационных ограничениях.
2. Разработана имитационная модель движения запасов нефти в хранилище морского порта. Обоснована возможность применения закона Пуассона для описания процесса вывоза нефти из хранилища.
Получены количественное описание вероятностей изменения запасов нефти на терминале, вероятностные законы распределения излишков и страховых запасов нефти и страховых объемов хранилища.
3. Получены аналитические соотношения для закона распределения
страховых запасов и излишков в нефтехранилище как усеченные
(относительно точки m=M) слева и справа законы Пуассона.
4. Получено аналитическое соотношение, связывающее относительную величину отклонения времени пополнения запасов (времени
прихода танкеров) с требуемым относительным изменением объемов хранилища.
5. Полученные результаты позволяют получить простые соотношения
для инженерной методики определения доверительных интервалов,
в том числе, при расчетах требуемых объемов хранилища.
6. Рассмотрены вероятностные процессы, влияющие на регулярность
пополнения запасов в хранилище, проанализированы данные наблюдений о погодных условиях в районе Янгонского порта в течение 3 лет.
7. Разработана методика и специальный программный комплекс для
накопления и статистической обработки данных, получаемых при
повторении заданного числа экспериментов. Это позволяет визуально и количественно оценивать границы их разброса. Программный комплекс зарегистрирован в Государственном реестре. Объем
созданных программ и использованных данных превысил 1 Мегабайт.
8. Полученные соотношения показывают, что при объеме хранилища
~ 1000 тонн в условиях Янгонского порта около 1/3 объема должна
отводиться для хранения излишков и страховых запасов, и этот
22
объем почти на 1/5 часть требуется увеличить для компенсации
возможных задержек танкеров из-за шторма.
Таким образом, в результате выполнения работы были решены поставленные задачи, цель исследования достигнута.
1.
2.
3.
4.
5.
Основные публикации по теме диссертации
Ян Лин Аунг. Трояновский В.М., Анализ движения запасов на нефтеналивном терминале морского порта. Оборонный комплекс научно-техническому прогрессу России. 2014, №2. С. 82-85. (Перечень ВАК)
Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ
№2014614127. Программный комплекс для моделирования процессов изменения запасов в хранилище нефтеналивного терминала
морского порта/ Ян Лин Аунг, Трояновский В.М; заявитель и правообладатель: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Национальный исследовательский университет «МИЭТ» (RU) –
заявка №2014611325, заявл. 21.02.2014; зарег. 17. 04. 2014.
Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ
№2013615643. Программный комплекс для накопления и статистического анализа результатов компьютерного эксперимента/ Ян Лин
Аунг, Трояновский В.М, Тин Чжо; заявитель и правообладатель:
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный
исследовательский университет «МИЭТ» (RU) – заявка
№2013613307, заявл.23.4.2013; зарег. 17.6.2013.
Ян Лин Аунг. Обработка информации при компьютерном моделировании работы Янгонского порта// Микроэлектронные информационно-управляющие системы и комплексы - 2010. Международная научная школа для молодежи: Материалы научной школы. –
М.: МИЭТ, окт. 2010г. – 172 с. C. 117.
Ян Лин Аунг. Информационные особенности анализа погодных
условий и их влияния на работу морского порта // Микроэлектроника и информатика - 2011. 18-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы
докладов. – М.: МИЭТ, апр. 2011г. – 340 с. C. 215.
23
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
Ян Лин Аунг. Особенности первого этапа разработки информационных систем для решения транспортной задачи Янгонского порта
с учетом погодных условий // Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике – 2011. 4-я Всероссийская
межвузовская научно - практическая конференция. М.: МИЭТ,
2011. – 196 с. С 183.
Ян Лин Аунг, Тин Чжо. Изучение возможностей исследования случайного процесса с применением корреляционной функции // Микроэлектроника и информатика - 2012. 19-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов:
Тезисы докладов. – М.: МИЭТ, апр. 2012г. – 324с. C. 152.
Ян Лин Аунг. Моделирование работы нефтеналивного терминала
морского порта // Проблемы разработки информационных технологий и подготовки ИТ-кадров: сборник научных трудов. / Под ред.
Л.Г. Гагариной. – М.: МИЭТ, 2012. – 168 с. С 162.
Ян Лин Аунг, Тин Чжо. Программа для накопления и статистического анализа результатов компьютерного эксперимента// Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике -2012. 5-я Всероссийская межвузовская научно- практическая
конференция. М.: МИЭТ, 2012. –156 с. С 125.
Ян Лин Аунг, Aung Phyo Winn, Тин Чжо, В.М. Трояновский, Методика и программа для накопления и статистического анализа результатов компьютерного эксперимента / Тезисы ХХ Международной конференции «Математика. Компьютер. Образование». –
Ижевск: АНО НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2013. –
С. 204.
Ян Лин Аунг. Статистическое оценивание процессов на нефтеналивном терминале морского порта// Микроэлектроника и информатика – 2013. 20-я Всероссийская межвузовская научно-техническая
конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. – М.: МИЭТ, 2012. – 340 с. С. 232.
Ян Лин Аунг, Тин Чжо, Aung Phyo Winn, Трояновский В.М. Методика и программа для накопления и статистического анализа результатов компьютерного эксперимента. Компьютерные исследования и моделирование 2013, т. 5, № 4, с. 589-595. (Перечень ВАК)
Ян Лин Аунг, Тин Чжо, Трояновский В.М. Программа верификации данных в компьютерном эксперименте // Известия вузов. Электроника, №6, 2013, 90-91- c. (Перечень ВАК)
24
14. Ян Лин Аунг. Моделирование процессов на нефтеналивном терминале морского порта // Актуальные вопросы науки: Материалы IX
международной научно-практической конференции (25.04.2013). –
М.: Издательство «Спутник +», 2013. – 216с. С.89.
15. Ян Лин Аунг. Анализ излишков и страховых запасов нефти на нефтеналивном терминале морского порта// "Актуальные проблемы
информатизации в науке, образовании и экономике-2013". 6-я Всероссийская научно-практическая конференция. - М.: МИЭТ, 2013. –
192 с. С. 159.
16. Ян Лин Аунг. Вероятностные оценки движения запасов нефти на
терминале морского порта/ 21-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы
докладов. – М.: МИЭТ, 2014 г. – 280 с. C. 139.
Подписано в печать:
Формат 60x84 1/16 Уч.-изд.л.
Тираж
экз. Заказ
Отпечатано в типографии ИПК МИЭТ.
124498, г. Москва, Зеленоград, проезд 4806, д.5, МИЭТ.
25
.
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа