Задача составление горючих смесей

По двум возможным Компания нефтепродукты пытается определить оптимальное распределение имеющейся в ее распоряжении сырой нефти (различного сорта) по двум возможным технологическим процессам составления смесей.

Технологический процесс 1 характеризуется следующими показателями: из одной единицы сырой нефти А и трех единиц объема сырой нефти В получается пять единиц объема бензина X и две единицы объема бензина Y.

Технологический процесс 2 характеризуется другими показателями: из четырех единиц объема сырой нефти А и двух единиц объема сырой нефти В получается три единицы бензина Х и восемь единиц бензина Y.

Объемы продукции, выпускаемой при реализации технологических процессов 1 и 2 , обозначим соответственно через х1 и х2.

Максимальное количество запасов сырой нефти А равняется 100 единицам объема. А сырой нефти В – 150 единицам объема.

По условиям поставок требуется произвести не менее 200 единиц объема бензина Х и 75 единиц бензина Y. Доходы с единицы объема продукции, получаемой с помощью технологических процессов 1 и 2, составляют р1 и р2 соответственно.

Функция цели процесса:

Процесс 1: ;

Процесс 2: ;

Ограничения:

Условия поставки:

Рассмотрим крупную нефтяную компанию, реализующей все производственные и коммерческие процессы, начиная с добычи сырой нефти и кончая доставкой потребителю готовой продукции. Проблема использования линейных оптимизационных моделей на предприятиях именно такого характера заслуживает особого внимания по двум важным причинам. Во-первых, именно нефтяными компаниями в самых различных странах наиболее успешно применяется методы линейного программирования. Их опыт достаточно убедительно показывает. что использование математических моделей в целях планирования практически целесообразно и экономически выгодно.

Во-вторых, нефтяные компании, ободренные первыми успехами, выступили инициаторами применения методов линейного программирования к решению широкого круга задач организационного управления и т.о., наглядно продемонстрировали методику эффективного применения научного подхода к решению управленческих задач в условиях экономической конкуренции.

Как выглядит поточный процесс, начиная с добычи сырой нефти из земных недр и кончая продажей бензина из бензозаправочных станциях. С помощью линейных оптимизационных моделейудается облегчить нахождение правильных управленческих решений на всех ответственных этапах организации производства. В частности, разработаны модели для решения следующих задач:

1. Составление календарного плана эксплуатации источников сырой нефти, обеспечивающего максимальный доход при заданных мощностях оборудования и с учетом первичных ограничений, обусловленных физическими условиями откачки.

2. Определение чистого дохода за счет обмена нефтесырьем с другими нефтекомпаниями при заданных характеристиках и местах дислокации нефтеперегонных заводов и при известных экономических показателях для процесса обработки сырой нефти, поставляемой по обмену.

3. Подсчет дополнительного дохода за счет увеличения объемаразовых поставок готовой продукции (например, за счет производства определенного количества топлива для реактивных двигателей по правительственному контракту) при сохранении ранее установленных плановых показателей для других видов выпускаемой продукции.

4. Еженедельное составление наиболее экономичных (т.е. связанных с минимальными затратами) графиков крекинг-процессов и операций по составлению различного рода горючих смесей с учетом имеющегося в наличии нефтесырья, ограничений, связанных счислом действующих крекинг-установок и прочего оборудования, технических характеристик для каждого вида продукции (таких как октановое число) , а также заранее установленных требований на поставку готовой продукции и заданных транспортных условий.

5. Определение прибыли с капиталовложений на строительство дополнительной крекинг-установки с учетом всех производственно экономических показателей существующих установок.

6. Составление такого маршрутного расписания перевозок готовой продукции с нефтеперегонных заводов к местам сбыта, которое сопряжено с минимальными транспортными расходами и учитывает различие в стоимостях производство различных видов продукции на различных нефтеперегонных заводах, разницу в расходах, связанных с погрузкой и календарные вариации спроса.

7. Разработка сводного годичного плана, объединяющего наиболее важные управляющие решения, относящиеся к деятельности компании в целом.

Данный перечень не полностью исчерпывает не только все возможные, но и наиболее важные применения линейного программирования к решению задач организационного управления той или иной нефтяной компании. Однако этот перечень, чтобы судить о возможности применения рассматриваемого метода.

Поскольку каждая нефтяная компания обладает своими особенностями, как географическое положение НПЗ и возрастные характеристики заводского оборудования, географическое положение рынков сбыта, запасы сырой нефти и т.д., модели линейного программирования различными нефтяными компаниями используются по - разному. Некоторые компании считают целесообразным иметь одну-две модели, которые могут использоваться многократно для проведения различных видов анализа, указанных выше. Другие компании для решения различных конкретных задач строят отдельные модели, различающиеся по степени сложности и детализации.

На многих НПЗ производятся расчеты в связи с составлением оптимального текущего графика на каждую неделю или каждый месяц. Некоторые НК обращаются к анализу с помощью линейногопрограммирования только в тех случаях, когда предполагается заключение крупного соглашения относительно обмена с другими компаниями сырой нефтью или другими материалами. Все чаще НК периодически пересматривают свои графики поставок. С тем чтобы выявить возможности экономии путем сокращения транспортных расходов и также пытаются определить прибыльность привлечения новых или расширения имеющихся рынков сбыта. Ведущие фирмы используют ЛП модели для оценки различных вариантов стратегий перспективного расширения производства (например, на пять лет вперед). На ряде крупнейших НК мира, как правило, имеется штат в 25-30 человек или в 2-3 раза больше, основная ответственность которых связана с применением ЛП к анализу важных управленческих задач.