Técnicas de otimização Mista inteira para o planejamento e programação de produção em refinarias de petróleo.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2000
Autor(a) principal: Moro, Lincoln Fernando Lautenschlager
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-02092025-134557/
Resumo: Neste trabalho são estudados os problemas de planejamento e programação de produção em refinarias de petróleo sob o aspecto do desenvolvimento de modelos matemáticos de otimização e é investigada a solução de tais problemas utilizando algoritmos de programação matemática. Inicialmente é considerado um problema de planejamento para construir uma formulação genérica para essa classe de problemas, que não levam em conta a distribuição no tempo das variáveis que representam a operação da planta. A formulação desenvolvida é constituída de uma estrutura genérica para modelagem das unidades de processo que constituem uma refinaria e do relacionamento entre tais unidades. Modelos simplificados são propostos e testados para representar as principais unidades existentes nas refinarias analisadas. Em seguida a formulação é aplicada a dois problemas distintos de planejamento de refinarias de petróleo, que são resolvidos como problemas de programação não linear. A utilização dessa abordagem permite modelos mais complexos do que os normalmente utilizados nessa atividade, que utiliza, em geral, programação linear. Os resultados mostram o alto potencial de ganho econômico embutido na atividade de planejamento, que pode atingir vários milhões de dólares por ano. A seguir a formulação do planejamento é utilizada como base para criação de uma formulação genérica de problemas de programação de produção, onde a variável tempo é de importância primordial e a presença de decisões leva a modelos cuja estrutura é mista-inteira. É analisada a modelagem da variável tempo usando a abordagem discreta e a abordagem contínua, que fornece resultados mais facilmente implementáveis. A formulação genérica desenvolvida é aplicada a dois exemplos reais de programação de produção de refinarias de petróleo, que são a programação das operações na área de óleo cru e na de Gás liqüefeito de petróleo. A questão de restrições de qualidade, que dão ) origem a equações não lineares, é abordada de dois modos: por meio de um procedimento de linearização, que resulta em problemas misto-inteiros lineares, e diretamente, o que requer a solução por intermédio de algoritmos de programação mista inteira não linear.
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A formulação genérica desenvolvida é aplicada a dois exemplos reais de programação de produção de refinarias de petróleo, que são a programação das operações na área de óleo cru e na de Gás liqüefeito de petróleo. A questão de restrições de qualidade, que dão ) origem a equações não lineares, é abordada de dois modos: por meio de um procedimento de linearização, que resulta em problemas misto-inteiros lineares, e diretamente, o que requer a solução por intermédio de algoritmos de programação mista inteira não linear.In this work we study planning and scheduling problems applied to crude oil refineries in the context of the development of optimization models. The use of mathematical programming algorithms to solve such problems is investigated. Initially, we consider a particular planning problem to build a general formulation for this class of problems, which do not consider the time distribution of the variables that represent the plant operation. The developed formulation is a general framework for modeling the refinery process units and the interrelation among these units. Simplified process models are used to represent the main process units included in the refineries studied. The formulation is applied to two different oil refinery planning problems, which are solved as non-linear programming problems. This approach allows the usage of models that are more complex than the usually utilized in this activity, which relies, in general, on the linear programming approach. The results show the large potential of profit embedded in the planning activity, which can reach several millions of dollars per year. Thereafter, the planning formulation is used as a basis for the development of a general formulation of scheduling problems, where the time is a variable of prime importance and the presence of discrete decisions leads to mixed-integer optimization models. The representation of the time variable is analyzed using the discrete and continuous approaches. The general schedulingformulation is applied to two real-world examples, which are the scheduling of refinery crude oil and the scheduling of operations of the liquefied petroleum gas system. The subject of quality constraints, which give rise to non-linear equations, is dealt with two approaches: through a linearization procedure that results in mixed-integer linear problems and directly, which requires the use of non-linear mixed integer programming algorithms.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPPinto, Jose MauricioMoro, Lincoln Fernando Lautenschlager2000-12-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-02092025-134557/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2025-09-02T16:51:02Zoai:teses.usp.br:tde-02092025-134557Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212025-09-02T16:51:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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