Метод определения пропускной способности угольных терминалов - Морские вести России

Метод определения пропускной способности угольных терминалов

19.11.2021

Морские порты

Обоснование применения стохастического метода для определения пропускной способности угольных терминалов

Фото: АО «Ростерминалуголь»

В статье обосновывается применение метода стохастического моделирования для определения пропускной способности угольных терминалов. Данный метод позволяет более точно рассчитывать пропускную способность как новых перспективных терминалов с использованием допущений по проектам-аналогам, так и повышать эффективность технологических операций существующих эксплуатируемых терминалов с использованием накопленной производственной статистики.

А.В. Галин, профессор ГУМРФ им. адмирала С.О. Макарова, д.т.н.;
Н.В. Купцов, руководитель направления ООО «Газпромнефть НТЦ»;
М.Э. Кивилев, бакалавр ГУМРФ им. адмирала С.О. Макарова

Состояние исследований

В соответствии с нормами технологического проектирования морских портов результат расчетов пропускной способности морского грузового фронта (МГФ) определяется детерминированной величиной, то есть одним численным значением. Полученный в таком виде результат зачастую сильно занижает возможности и потенциал грузооборота экспортных терминалов, что провоцирует появление взаимного недоверия между научно-проектным сообществом (исполнитель) и промышленными компаниями (заказчик). Во многом это связано с необходимостью использования коэффициентов «технического незнания»: простоя причала по метеорологическим факторам – Kмет, перехода от технической к эксплуатационной производительности – Kc, занятости причалов обработкой судов – Kзан.

В общем по тематике морских портов советскими и российскими учеными выполнено большое количество научных исследований. При этом по вопросам технологических операций МГФ угольных терминалов наблюдается малое количество фундаментальных или прикладных исследований.

Основной причиной научного отставания является информационная закрытость в распространении накопленного опыта эксплуатации существующих угольных терминалов в РФ. К тому же современные комплексы с высокопроизводительными машинами непрерывного транспорта (конвейерно-транспортная система, стакер-реклаймеры, судопогрузочные машины и пр.) получили распространение в России только в XXI веке.

Существующее противоречие формирует научную проблему отсутствия современных качественных методов определения пропускной способности МГФ портовых терминалов, планируемых к вводу к 2030 году. Разработка и применение новых методов, в том числе методов стохастического моделирования, помогут решить проблему определения значений пропускной способности терминалов, приближенных к реалистичным значениям.

Стохастические модели расчета позволяют учитывать влияние нескольких параметров и получить диапазон результатов – как наиболее вероятный базовый вариант развития событий (вероятность P50 – 50%), так и оптимистический (вероятность P10 – 10%), и пессимистический (вероятность P90 – 90%) варианты целевых значений грузооборота.

Вероятностная оценка грузопотоков стохастическими методами моделирования находится на ранних стадиях проработок отдельных авторов, что связано с недавним возникновением научного направления и развитием программного обеспечения в течение последних десятилетий. Стохастическое моделирование базируется на использовании статистических технологий, наиболее распространенной из которых является моделирование методом Монте-Карло.

Методы и материалы

Стохастическая модель должна учи-тывать распределения исходных параметров, связанных с рабочим временем причала, судопогрузочными операциями, судооборотом. Для параметров задаются распределения вероятности, параметры связываются причинно-следственными закономерностями.

Для стохастического моделирования угольных терминалов, использующих конвейерную механизацию для погрузки на морские суда, можно выбрать универсальную технологическую схему МГФ, которая соответствует современным терминалам «Дальтрансуголь» и «Ростерминалуголь» (рис. 1). Схема обладает следующими характеристиками:

– производительность при эксплуатации конвейерных судопогрузочных машин 3500 т/ч;

– причал с двумя местами для стоянки судов и двумя СПМ;

– морские суда-балкеры дедвейтом 25-185 тыс. т;

– пропускная способность ~ 20 млн т/год.

Рис. 1. Универсальная технологическая схема угольного терминала при конвейерной механизации погрузки на морские суда

С применением программных продуктов выполняется стохастическое моделирование по методу Монте-Карло (распределяются вероятнос-ти исходных параметров). В каждой итерации расчетная модель пересчитывается с новым набором исходных параметров, что приводит к новым значениям результатов. Результат каждой итерации фиксируется. Благодаря собранной статистике это позволяет в итоге сформировать графическое распределение вероятных результатов в виде плотности вероятности пропускной способности (рис. 2).

Рис. 2. Плотность вероятности пропускной способности МГФ

Большинство крупных промышленных холдингов, которые являются заказчиками проектов и научных исследований, придерживаются многостадийного подхода при управлении проектами в соответствии с международным справочником по управлению проектами (Project Management Body Of Knowledge, Independent Project Analysis или др.).

В мировой практике стохастичес-кое моделирование является актуальной современной методикой, применяемой для оценки характеристик сложных динамических систем. Существует потенциал применения стохастического моделирования при многостадийной реализации портовых проектов.

Разбивка на стадии необходима в связи с тем, что ввод в эксплуатацию новых объектов требует значительных капитальных вложений, что требует уверенности в экономической рентабельности проектов и их долгосрочной устойчивости. Для этого заказчик выполняет проектные проработки с постепенным увеличением точности и детализации, чтобы рассчитать экономическую эффективность проекта и оценить целесообразность строительства нового объекта или реконструкции существующего при его наличии.

По одной из зарубежных методологий проектного управления, рекомендованы стадии «Оценка – Выбор – Определение – Реализация» (рис. 3). При этом стадии концептуального проектирования «Оценка» и «Выбор» зачастую выполняются внутри компании, а на стадиях «Определение» и «Реализация» привлекаются специализированные подрядчики: проектные институты, инжиниринговые и консалтинговые компании, EPC-подрядчики.

Рис. 3. Многостадийный подход управления крупными промышленными проектами

Нормативная база в РФ закрепляет обязательное двухстадийное проектирование (в соответствии с письмом Минрегиона РФ от 22.06.2009 г. №19088-СК/08, постановлением Правительства РФ от 16.02.2008 г. №87 «О составе разделов проектной документации и требованиях к их содержанию»), в рамках которого необходимо разработать проектную и рабочую документацию. При этом компании с развитой системой управления проектами выполняют собственные предпроектные проработки до разработки обязательной проектной документации. Жизненный цикл крупного портового проекта в рамках многостадийного подхода характеризуется длительностью в 3-7 лет от момента инициации проекта до ввода в эксплуатацию. Завершение одного из этапов является вехой начала работ последующего, более детализированного этапа. Каждый заказчик варьирует требования к объему и результатам работ этапов, но в целом наблюдается гармонизация между внутренними процедурами компании и внешней средой.

В рамках формализованного подхода нормативных документов используется единственный метод – численный детерминистический подход выполнения технологических расчетов, результаты которых обязательны для предоставления в государственную экспертизу.

В рамках многостадийного подхода управления крупными проектами у каждого из этапов есть цель выполнения работ и необходимая точность результатов: от ±50% при проработках ранних стадий до ±5% при строительстве.

При разработке будущих перспективных проектов стохастическое моделирование является актуальным современным методом на этапах «Оценка», «Выбор» и «Определение». Благодаря стохастическому моделированию появляется возможность формировать гипотезы на раннем этапе «Оценка» при недостаточности исходных данных, затем при детализации параметров снижать неопределенность к этапу «Определение». При этом для заказчика всегда будет существовать наглядность, что пропускная способность МГФ является диапазоном возможных результатов, а не единичным дискретным значением (при этом значительно изменяющимся от этапа к этапу).

Обсуждение и выводы

Накапливаемый с середины 2000-х годов опыт эксплуатации современных экспортных угольных терминалов в РФ («Дальтрансуголь» в порту Ванино, «Ростерминалуголь» в порту Усть-Луга, ППК-3 в порту Восточном и др.) и в мире позволяет проводить систематизацию характерис-

тик, технологических операций и лучших практик по повышению пропускной способности МГФ. Российские угольные терминалы находятся внутри конкурентной мировой сети экспортно-импортных грузопотоков, поэтому должны не отставать от современного уровня технологического прогресса для сохранения и увеличения доли собственных грузопотоков. Требования современной глобальной экономики по развитию морских портов предполагают укрупнение терминалов и судовых партий (под тоннажные группы судов Capesize), создание глубоководных портов-хабов с грузооборотом от 50 млн

т/год, повышение производительнос-ти технологического оборудования до 7 тыс. т/час и более.

Опираясь на стохастическое моделирование, при должном уровне детализации и декомпозиции процессов возникает высокая технологическая гибкость и прозрачность в демонстрации результатов. Это позволяет более точно рассчитывать пропускную способность как новых перспективных терминалов с использованием допущений по проектам-аналогам, так и повышать эффективность технологических операций существующих эксплуатируемых терминалов с использованием накопленной производственной статистики. Применение стохастического моделирования позволяет увеличить точность и соответствие пропускной способности МГФ реальному грузообороту эксплуатируемых угольных терминалов, что подтверждают вычислительные эксперименты.

Можно заключить, что применение стохастического моделирования для получений диапазона пропускной способности МГФ в качестве исследовательского подхода является актуальным и логичным шагом с точки зрения развития более глубокого понимания процессов и получения более точных расчетных результатов. Применение стохастического моделирования позволит увеличить эксплуатационную эффективность работы и грузооборот терминалов, что способствует решению стратегической задачи отраслевого развития портовой инфраструктуры РФ.

Морские порты №6 (2021)

ПАО СКФ
Газпромбанк
Конференция: «SMART PORT: ЭФФЕКТИВНОСТЬ, БЕЗОПАСНОСТЬ, ЭКОЛОГИЧНОСТЬ»
Mordraga
Camco
Портовый вебинар Административная ответственность за нарушение технических регламентов в портах
6MX
Вакансии в издательстве

Нас поздравляют

Газета Морские вести России 25 лет

Нас поздравляют

Журнал Морской флот 135 лет
Журнал Транспортное дело России