Modellierung und Optimierung eines maritimen Transportsystems für eine Ölplattform vor der Küste

Modellierung und Optimierung eines maritimen Transportsystems für eine Ölplattform vor der Küste

Problemstellung

Prirazlomnaya oil-producing platform

Die Prirazlomnaya Ölplattform der Firma Gazprom Neft ist zurzeit das erste Projekt zur Produktion von Kohlenwasserstoffen auf dem arktischen Festlandssockel. Weil sie für das Nordpolargebiet entwickelt worden ist, kann die Plattform unter extremen Wetterbedingungen eingesetzt werden und maximale Eislasten überstehen, was sie einzigartig macht und zu einem aus technischer Sicht komplexen Projekt.

Die erste Beladung eines arktischen Tankschiffes erfolgte im April 2014. Bis 2021 plant der Plattformbetreiber einer Erhöhung der Ölproduktion auf fünf Millionen Tonnen. Die gewonnenen Erfahrungen zeigten jedoch, dass ein maritimes Transportsystem für den Ölexport und die Lieferung von Versorgungsladungen zur und von der Plattform verbessert werden sollten. Unter Berücksichtigung der Veränderlichkeit der Wetter- und Eisbedingungen im arktischen Meer war es notwendig, die Effektivität, die Beständigkeit und Sicherheit des maritimen Transportsystems zu erhöhen.

Um diese Herausforderung zu bewältigen, untersuchten Experten des Krylov State Research Centre für den Zeitraum bis 2038 ein Transportsystem für die Prirazlomnaya Plattform mit Hilfe eines detaillierten Simulationsmodells, das mit der AnyLogic Umgebung entwickelt worden ist.

Lösung

Das maritime Transportsystem enthält die Plattform selbst, zwei Shuttle-Tankschiffe und mehrere Versorgerschiffe. Trotz der offensichtlichen Einfachheit ist das Transportsystem aufgrund mehrerer wichtiger Eigenschaften recht spezifisch:

Durch die Verwendung von agentenbasierter und ereignisorientierter Modellierung in der AnyLogic Umgebung erstellten die Experten des Krylov Centre ein Simulationsmodell des Transportsystems. Das Modell erlaubte es ihnen alle wichtigen technischen Eigenschaften zusammen mit den physikalischen und logistischen Prozessen des realen Systems zu betrachten. Der Schiffsbetrieb zwischen der Prirazlomnaya Plattform und dem Hafen von Murmansk wurden in der GIS Umgebung modelliert und dabei die natürlichen Gegebenheiten der Route einbezogen.

Modell maritimes Transportnetzwerk
Modell maritimes Transportnetzwerk

Mehrere sich gegenseitig beeinflussende Berechnungsprozesse wurden als einzelne Simulationsalgorithmen im Hauptsimulationsmodell dargestellt:

Simulationsmodell des Transportsystems
Simulationsmodell des Transportsystems

Um die gleichzeitige Erreichbarkeit der vier Frachtterminals zu beschreiben und ihre Beschränkungen dabei zu berücksichtigen, erstellten die Experten einen zufallsabhängigen Generator der natürlichen Bedingungen im Bereich des Plattformstandorts. Der Generator ermöglichte es ihnen, Zeitreihen von 15 Umgebungsparametern, wie z. B. Geschwindigkeit und Richtung des Windes und der Strömung, Höhe der Wellen, Bewölkung, Lufttemperatur, Sicht und andere zu modellieren und dabei die wechselseitigen Beziehungen unterschiedlicher Parameter einzubeziehen. Zum Beispiel haben Wind und Strömung einen Einfluss auf die Geschwindigkeit und Richtung von Treibeis.

Das Modell beschrieb auch die komplizierte Logik, wenn sich mehrere Schiffe der Plattform nähern, die durch vielfältige Wetterbedingungen beeinträchtig werden. Die Experten fügten zum Modell die Fähigkeit dazu, den Betrieb mit unterschiedlichen Typen von Versorgungsladungen, die aufeinander folgen, durchzuführen. Dazu kamen ungeplante Betriebsunterbrechungen aufgrund eines Endes des Wetterfensters, der Wechsel eines Schiffes zu einem anderen Terminal oder das Verlassen der Drei-Meilen-Zone durch ein Schiff der Plattform. Das Modell enthielt ebenfalls einen Algorithmus für eine lokale Verringerung der Ölproduktion, falls das Risiko besteht, dass die Öllager vollständig gefüllt werden.

Die folgenden Daten dienten als Eingabeparameter: Geplanter Frachtfluss an Rohöl und Vorräten für einen Zeitraum bis 2038, taktischer Reiseplan für den Schiffsbetrieb, der durch einen Optimierungsalgorithmus erzeugt wurde, und die durchschnittliche Dauer des Betriebs der Schiffe.

Ergebnis

Die Experten des Krylov Centre analysierten elf Verbesserungsmaßnahmen, um die Leistungsfähigkeit des maritimen Transportsystems der Plattform zu erhöhen. Die Liste der Maßnahmen enthielt: Betrieb eines zusätzlichen Tankschiffs, Erhöhung der Geschwindigkeit der Ölabgabe durch einen zusätzlichen Eisbrecher und andere Methoden. Der praktische Anspruch der Analyse war eine Erhöhung der Leistungsfähigkeit der Transportsystems in Bezug auf das Verhältnis der Kosten und der erreichten Volumenreduktion des zu wenig produzierten Öls.

Das Volumen des zu wenig produzierten Öls von 2016 bis 2039 diente als das Hauptleistungsmerkmal. Dieses Volumen wurde basierend auf der Anzahl und der Dauer der Fälle berechnet, in denen das Volumen der Ölproduktion reduziert ist. Diese Fälle treten auf, wenn die Lager vollständig gefüllt sind und Tankschiffe das Öl nicht schnell genug abnehmen können.

Die erhaltenen Daten halfen den Experten aufzudecken, dass der Bau eines Terminals oder eines zusätzlichen Lagers einen absoluten Effekt zeigt, nämlich keinerlei zu wenig produziertes Öl. Jedoch zeigte sich, dass die praktische Umsetzung dieser Maßnahmen kostspielig und technologisch schwierig ist. Deshalb wurden sie nicht weiter betrachtet.

Die Simulationsmodellierung erlaubte den Experten aufzuzeigen, dass die Erweiterung der Zugänglichkeit der Ölterminals von allen Maßnahmen den größten positiven Effekt auf die Leistungsfähigkeit des Systems hat. Dies kann durch eine Reihe technischer Maßnahmen und durch eine Nutzung der kurzen Wetterfenster für Frachttankeroperationen erreicht werden. Durch letztere Maßnahme lässt sich die Gesamtdauer der Wetterfenster um 10-15 Prozent erhöhen. Der ausschlaggebende Punkt für die Systemeffizienz war jedoch nicht die Gesamtdauer der Zugangsperioden, sondern dass ein Tanker die Plattform zum gewünschten Zeitpunkt auch tatsächlich anfahren kann.

Durch das Modell konnten die Experten entdecken, dass die Zurverfügungstellung eines zusätzlichen Tankschiffes für den Betrieb keinen bedeutenden Einfluss auf die Leistungsfähigkeit des Systems hat, weil der Flaschenhals des Systems die Abgabe von Öl bei Wetteränderungen ist, nicht eine Knappheit an Tankern.

Die Ergebnisse der Studie, die mit Hilfe des AnyLogic Modells gesammelt werden konnten, halfen den Experten technische und betriebliche Eigenschaften für jede Verbesserungsmaßnahme zu bestimmen und statistische Verteilungen von allen Schlüsselparametern auszuwerten. Die erhaltenen Daten bildeten die Grundlage für die Managemententscheidungen auf der höchsten Ebene der Firma Gazprom Neft Shelf.

Ein weiteres Projekt, das durch die Experten des Krylov Centre für Gazprom Neft mit Hilfe von Simulationsmodellierung durchgeführt wurde, war der Entwurf eines maritimen Transportsystems für raue Eisumgebungen. Sie finden weitere Informationen über dieses Projekt im Bereich Fallstudien. Sie finden weitere Informationen über dieses Projekt im Bereich Fallstudien.

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