[pt] Este trabalho tem como objetivo realizar um estudo de modelagem dos processos e identificação das melhores práticas utilizadas nas refinarias da empresa Sigma sugerindo adaptações e melhorias nos processos da Transferência e Estocagem. A pesquisa apresenta a construção do Modelo de Referência de alto desempenho para a Transferência e Estocagem bem como sua implementação para a empresa em estudo, focando um modelo padronizado que contenha as boas práticas defendidas pela organização e aprovadas por todas as partes interessadas. / [en] This dissertation aims to develop a study of processes modelling and the identification of the best practices held by the oil refineries of Sigma Co. in order to analyze the performance of their activities and suggesting adaptations and improvements in Oil Transfer and Stockpiling processes. This work presents the high performance reference model construction for Oil Transfer and Stockpiling and its implementation for use in the case studied company, focusing a standard model which contains the whole practices supported by the organization and the sponsors departments.

[pt] As companhias petrolíferas dedicam grande esforço para manter sua rentabilidade e melhorar sua eficiência, principalmente frente às incertezas presentes neste negócio. As empresas que pretendem manter a competitividade precisam planejar suas operações cada vez melhor e com maior segurança. Em face destas oportunidades e desafios, foi proposta no âmbito desta tese uma abordagem estocástica para o problema de planejamento operacional de refinarias. Neste sentido foi desenvolvido um modelo não-linear (NLP) de programação estocástica com dois estágios. O modelo proposto representa os processos de natureza não-linear presentes em uma refinaria, como as transformações químicas e o cálculo de qualidade dos derivados. Devido ao elevado nível de complexidade do problema NLP formulado, foram avaliados cinco métodos de solução associados aos principais solvers comerciais. Uma metodologia de geração de cenários e medidas de qualidade para árvore de cenários também foram definidas para representar adequadamente as incertezas presentes neste problema. A abordagem estocástica proposta neste trabalho foi avaliada considerando dados reais de uma refinaria brasileira. Os resultados finais desta pesquisa devem proporcionar avanços no processo de planejamento operacional de refinarias, explorando a técnica de programação não-linear (NLP) e os novos solvers disponíveis para problemas do tipo NLP. Pretende-se também gerar contribuições na área de programação estocástica, definindo medidas de qualidade para árvore de cenários que permitam uma melhor representação das incertezas e consequentemente um melhor uso da abordagem estocástica. / [en] Oil companies make a great effort to maintain profitability and improve efficiency, especially given the uncertainties present in this business. Companies that intend to remain competitive need to plan their operations better and with greater safety. In light of these opportunities and challenges, this thesis proposes a stochastic approach to the refinery operational planning problem. In this sense, a two-stage nonlinear stochastic programming model (NLP) developed. The proposed model is intended to adequately represent nonlinear processes encountered in a refinery, such as chemical transformations and calculations of the properties of the oil derivatives. Due to the high level of complexity of the NLP problem formulated, five solution methods associated with major commercial solvers were evaluated. A methodology for generating scenarios and quality measures for scenarios tree were also defined to properly represent the uncertainties present in this problem. The stochastic approach proposed in the present study was evaluated based on actual data from a Brazilian refinery. The final results of this research should provide advances in the processes of refinery operational planning exploiting the technique of nonlinear programming (NLP) and new solvers available for NLP-type problems. Another objective was to generate contributions in the field of stochastic programming by defining quality measures for scenario trees that allow a better representation of uncertainties and, consequently, better use of the stochastic approach.

[pt] Em consequência da atuação das empresas de petróleo em um mercado globalizado, uma das etapas do processo de internacionalização destas empresas é a aquisição de refinarias em novos mercados. Destacam-se aqueles em que as oportunidades são mais desafiadoras, como as emergentes economias do Oriente, principalmente a China e a Índia. Se a eficiência de um sistema logístico é crítica para as operações das empresas em seus próprios países, torna-se ainda mais importante para estas operações globalizadas, considerando-se os diferentes ambientes encontrados nos países onde as empresas passam a operar. A tomada de decisão sobre a aquisição de novas refinarias fora de seus países requer o conhecimento dos impactos desta aquisição sobre os fluxos de petróleo e seus produtos entre os mercados, considerando-se os diferentes fatores que atuam sobre estes fluxos. Neste trabalho, por meio de uma pesquisa bibliográfica, estuda-se a proposta da Petrobras em desenvolver uma ferramenta de avaliação do fluxo de petróleo e seus produtos em função da compra de novas refinarias, a ser utilizada no processo de tomada de decisão. Estudam-se as principais variáveis críticas de projeto a serem consideradas no futuro desenvolvimento dessa ferramenta. / [en] As a consequence of the performance of the oil companies in a globalized market, one of the steps of the internationalization process of these companies is the acquisition of refineries in new markets. Among them are those where opportunities are more challenging, as the emerging economies of the East, especially China and India. If the efficiency of a logistics system is critical to the companies operations in their countries, it becomes even more important for these globalized operations, considering different environments of the countries where the companies will operate. The decision on the acquisition of new refineries out of their countries requires the knowledge of the impact of that acquisition on the oil and its products flow through the markets, considering the various different factors that affect them. Based on a literature survey, in this work the proposal for developing a tool for evaluating the oil and its products flow for Petrobras as a function of the purchase of new refineries that will be used in the decision making process is studied. This thesis analyses the main project s critical variables to be considered in the future development of this tool.

[pt] O objetivo deste trabalho é avaliar o investimento em uma refinaria de petróleo no Brasil, país importador de derivados de petróleo, através da Teoria de Opções Reais, abordagem de grande valor prático e acadêmico, que realiza uma valoração mais justa da refinaria, ao incluir a modelagem das incertezas e incorporar flexibilidades gerenciais, negligenciadas pela análise tradicional. As incertezas, modeladas através de processos estocásticos, são o câmbio e o crack spread, adaptando-se o crack spread para o refino brasileiro. São avaliadas as opções de postergação, de parada temporária e sua interação. É apresentada a melhor decisão para o investimento remanescente no projeto e como ela seria alterada se o projeto ainda fosse ser iniciado. Para o investimento remanescente, a melhor decisão é postergar o projeto se a opção for perpétua e investir imediatamente se expirar em até 5 anos. Sensibilidades alterando volatilidade e taxa de conveniência apresentam recomendações diferentes, reduzindo a robustez dos resultados. Quando se considera o valor completo do investimento, a postergação é recomendada em todos os cenários analisados. A opção de parada temporária aumenta o valor da refinaria e reduz o valor da opção de postergação. O modelo desenvolvido permitiu aperfeiçoar a análise de investimento da refinaria em questão e pode ser replicado para análise de investimento em outras refinarias pertencentes à mesma empresa ou a outras. Para trabalhos futuros, recomenda-se calcular a opção de troca input–output, aperfeiçoar a modelagem do crack spread e incorporar o preço do gás como incerteza. / [en] The main objective of this study is to provide an investment analysis of a crude oil refinery in Brazil, an oil products importer country, under the real option theory, an approach with great academic and practical use, allowing a fairer refinery valuation by modeling uncertainty and including managerial flexibility, neglected in traditional analysis. The uncertainties considered, described by stochastic process, are the exchange rate and the crack spread, adapting the crack spread to the Brazilian refining. The options to defer, to shut down and their interaction are analyzed. It is shown the best decision considering the remaining investment and how this decision would be changed if the project hadn t been started. Considering the remaining investment, the best decision is to defer the investment if it is an infinitely-lived option and invest immediately if the right to invest expires upon 5 years. The influence of volatility e convenience yield was also taken into account and shows different recommendations, reducing the results robustness. When the full investment is analyzed, postponement is recommended in all analyzed scenarios. The shutdown option increases the refinery value and reduces the option to defer value. The developed model allowed an improvement in the investment analysis of this refinery and can be replicated to other refineries investment analysis, owned by the same company or not. For further works, we propose to include the switch input-output option, improve the crack spread modeling and consider the gas price as uncertainty.

[pt] Elevado custo com estoques é um problema enfrentado por muitas empresas brasileiras. Reduzir esse custo mostra-se como uma oportunidade, mas essa redução deve ser acompanhada de uma análise criteriosa, de maneira a não trazer consequências indesejáveis como parada de unidades ou perda de mercado. A presente dissertação teve como objetivos a proposição de um framework de gestão de estoques intermediários baseado em revisão sistemática de literatura seguida de um estudo de caso com entrevistas e observação participante, resultando na análise da gestão de estoques intermediários de uma empresa de óleo e gás. Uma comparação entre as práticas atuais da companhia e o framework foi realizada e recomendações para implantação listadas, através da proposição de um roadmap para implementação do framework. Apontamento de ganho de agilidade e foco na gestão dos estoques intermediários, e redução do inventário são elencados como contribuição desse estudo. As principais recomendações levantadas são referentes à realização da classificação ABC dos estoques, utilização de princípios e ferramentas da filosofia lean, realização de simulações, modelagem e mapeamento de fluxo de valor. Recomendações para estudos futuros incluem técnicas quantitativas de modelagem matemática de estoques e simulações. / [en] High inventory costs is a problem faced by many Brazilian companies. Reducing these costs can be very beneficial. This reduction needs a careful analysis so as not to bring undesirable consequences, including unit downtime or reduced market share. The goal of this dissertation is to propose an intermediate stock management framework. The proposal is based on a systematic literature review followed by a case study with interviews and participant observation. An analysis of the intermediate stocks management in an oil and gas company is produced. A comparison between the current practices of the company and the proposed framework was carried out. Recommendations and a roadmap on how to implement this framework are offered. Agility in managing intermediate stocks and inventory reduction are pointed as contribution of this study. The main recommendations of this study for the company are related to ABC inventory classification, lean principles and tools, simulation, modelling and value stream mapping. Recommendations for future studies include quantitative techniques for mathematical modeling of inventories and simulations.

[pt] Esta dissertação investiga a aplicação de Algoritmos Genéticos e de Co-Evolução Cooperativa na otimização da programação da produção em refinarias de petróleo. Refinarias de petróleo constituem um dos mais importantes exemplos de plantas contínuas multiproduto, isto é, um sistema de processamento contínuo gerador de múltiplos produtos simultâneos. Uma refinaria, em geral, processa um ou mais tipos de petróleo, produzindo uma série de produtos derivados, como o GLP (gás liquefeito de petróleo), a nafta, o querosene e o óleo diesel. Trata- se de um problema complexo de otimização, devido ao número e diversidade de atividades existentes e diferentes objetivos. Além disso, neste problema, algumas atividades dependem de que outras atividades já tenham sido planejadas para que possam então ser planejadas. Um caso típico é o das retiradas de produtos de uma unidade de processo, que dependem de que a carga já tenha sido planejada, assim como em qual campanha a unidade estará naquele instante. Por isso, o uso de modelos revolucionários convencionais, como os baseados em ordem, pode gerar muitas soluções inválidas, que deverão ser posteriormente corrigidas ou descartadas, comprometendo o desempenho e a viabilidade do algoritmo. O objetivo do trabalho foi, então, desenvolver um modelo evolucionário para otimizar a programação da produção (scheduling), segundo objetivos bem definidos, capaz de lidar com as restrições do problema, gerando apenas soluções viáveis. O trabalho consistiu em três etapas principais: um estudo sobre o refino de petróleo e a programação da produção em refinarias; a definição de um modelo usando algoritmos genéticos e co-evolução cooperativa para otimização da programação da produção e a implementação de uma ferramenta para estudo de caso. O estudo sobre o refino e a programação da produção envolveu o levantamento das várias etapas do processamento do petróleo em uma refinaria, desde o seu recebimento, destilação e transformação em diversos produtos acabados, que são então enviados a seus respectivos destinos. Neste estudo, também foi levantada a estrutura de tomada de decisão em uma refinaria e seus vários níveis, diferenciando os objetivos destes níveis e explicitando o papel da programação da produção nesta estrutura. A partir daí, foram estudadas em detalhes todas as atividades que normalmente ocorrem na refinaria e que são definidas na programação, e seus papéis na produção da refinaria. A decisão de quando e com que recursos executar estas atividades é o resultado final da programação e, portanto, a saída principal do algoritmo. A modelagem do algoritmo genético consistiu inicialmente em um estudo de representações utilizadas para problemas de scheduling. O modelo coevolucionário adotado considera a decomposição do problema em duas partes e,portanto, emprega duas populações com responsabilidades diferentes: uma é responsável por indicar quando uma atividade deve ser planejada e a outra é responsável por indicar com quais recursos essa mesma atividade deve ser realizada. A primeira população teve sua representação baseada em um modelo usado para problemas do tipo Dial-A-Ride (Moon et al, 2002), que utiliza um grafo para indicar à função de avaliação a ordem na qual o planejamento deve ser construído. Esta representação foi elaborada desta forma para que fosse levada em conta a existência de restrições de precedência (atividades que devem ser planejadas antes de outras), e assim não fossem geradas soluções inválidas pelo algoritmo. A segunda população, que se responsabiliza pela alocação dos recursos para a execução das atividades, conta com uma representação onde os operadores genéticos podem atuar na ordem de escolha dos recursos que podem realizar cada uma das atividades. Finalmente, des / [en] This work investigates the use of Genetic Algorithms and Cooperative Coevolution in refinery scheduling optimization. Oil refineries are one of the most important examples of multiproduct continuous plants, that is, a continuous processing system that generates a number of products simultaneously. A refinery processes various crude oil types and produces a wide range of products, including LPG (liquefied petroleum gas), gasoline, kerosene and diesel. It is a complex optimization problem, mainly due to the number of different tasks involved and different objective criteria. In addition, some of the tasks have precedence constraints that require other tasks to be scheduled first. For example, in order to schedule a task that transfers one of the yields of a certain crude distillation unit, both the task that feeds the crude oil into the unit and the task that sets the unit`s current operation mode must already be scheduled. Therefore, applying traditional evolutionary models, like the order- based ones, can create many infeasible solutions that will have to be corrected or rejected later on, thereby jeopardizing the algorithm performance and feasibility. The main goal was the development an evolutionary model satisfying well-defined objectives, which would optimize production scheduling and address the various constraints entailed in the problem, thus generating only feasible solutions. This work consisted on three main steps: a survey on crude oil refining and refinery scheduling; the development of a cooperative coevolutionary model to optimize the refinery scheduling and the development of a software tool for case studies. The study about refining and scheduling involved gathering information about the existent processes in a refinery, starting from the arrival of crude oil, its distillation and transformation into several products and, finally, the delivery of these products to their respective destination. The levels of decision making in a refinery were surveyed too, in order to identify the main goals for each one, and how the scheduling level fits into the structure as whole. Then, all the routine scheduling tasks and their roles in a refinery were carefully studied. The decision of when and how to assign those tasks is the final output of the scheduling task, so it must be the main output of the algorithm too. The development of the evolutionary model consisted of a survey on some of the most common evolutionary approaches to scheduling. The adopted coevolutionary model breaks the problem down into two parts, thus using two species with different responsibilities: One is responsible for deciding when a task should be scheduled, while the other is responsible for assigning a resource for this task. The first species representation was based on a model used for the Dial-a- Ride (Moon et al, 2002) kind of problems, and uses a graph to help the fitness evaluation function find the right order in which to schedule the tasks. This representation was devised in such a way that the precedence constraints were satisfied and no infeasible solutions were generated. The representation of the second species, which assigns resources for the tasks, let genetic operators change the selection order when picking a resource for a task. Finally, a software tool was developed to be used for implement this model and for performing a case study. This case study should comprise all the needed characteristics, in order to test the quality of the representation as well as evaluate the results. A simple refinery was designed, containing all equipment types, tasks and constraints found in a real-world refinery. The constraints mentioned are the precedence constraints, handled by the graph used by the first species, plus other operational constraints found in refinery scheduling. It was possible, then, to see the decoding of chromosomes into feasible solutions, always satisfying all the constraints. Several tests

[pt] A programação de produção em refinaria (scheduling) pode ser compreendida como uma sequência de decisões que buscam otimizar a alocação de recursos, o sequenciamento de atividades e a realização temporal dessas atividades, respeitando um conjunto de restrições de diferentes naturezas e visando o atendimento de múltiplos objetivos onde fatores como atendimento à demanda de produção e minimização de variações operacionais nos equipamentos coexistem na mesma função. Este trabalho propõe o uso da técnica de Programação Genética para automatizar a criação de programas que representem uma solução completa de programação de petróleo em uma refinaria dentro de um horizonte de tempo. Para a evolução destes programas foi desenvolvida uma linguagem específica para o domínio de problemas de scheduling de petróleo e aplicada de forma a representar as principais atividades do estudo de caso. Para tal, a primeira etapa consistiu da avaliação de alguns cenários de programação de produção de forma a selecionar as atividades que devessem ser representadas e como fazê-lo. No modelo proposto, o cromossomo quântico guarda a superposição de estados de todas as soluções possíveis e, através do processo evolutivo e observação dos genes quânticos, o cromossomo clássico é criado como uma sequencia linear de instruções a serem executadas. As instruções executadas representam o scheduling. A orientação deste processo é feita através de uma função de aptidão multiobjetivo que hierarquiza as avaliações sobre o tempo de operação das unidades de destilação, o prazo para descarregamento de navios, a utilização do duto que movimenta óleo entre terminal e refinaria, além de fatores como número de trocas de tanques e uso de tanques de injeção nas unidades de destilação. No desenvolvimento deste trabalho foi contemplado um estudo sobre o conjunto de parâmetros para o modelo desenvolvido com base em um dos cenários de programação selecionados. A partir desta definição, para avaliação do modelo proposto, foram executadas diversas rodadas para cinco cenários de programação de petróleo. Os resultados obtidos foram comparados com estudo desenvolvido usando algoritmos genéticos cujas atividades, no cromossomo, possuem representação por ordem. A programação genética apresentou percentual de soluções aceitas variando entre 25 por cento e 90 por cento dependendo da complexidade do cenário, sendo estes valores superiores ao obtido usando Algoritmos Genéticos em todos os cenários, com esforço computacional menor. / [en] Refinery scheduling can be understood as a sequence of decisions that targets the optimization of available resources, sequencing and execution of activities on proper timing; always respecting restrictions of different natures. The final result must achieve multiple objectives guaranteeing co-existence of different factors in the same function, such as production demand fullfillment and minimize operational variation. In this work it is proposed the use of the genetic programming technique to automate the building process of programs that represent a complete oil scheduling solution within a defined time horizon. For the evolution of those programs, it was developed a domain specific language to translate oil scheduling instructions that was applied to represent the most relevant activities for the proposed case studies. For that, purpose first step was to evaluate a few real scheduling scenarios to select which activities needed to be represented and how to do that. On the proposed model, each quantum chromosome represents the overlapping of all solutions and by the evolutionary process (and quantum gene measurement) the classic chromosome is created as a linear sequence of scheduling instructions to be executed. The orientation for this process is performed through a multi-object fitness function that prioritizes the evaluations according to: the operating time of the atmospheric distillation unities, the oil unloading time from the ships, the oil pipeline operation to transport oil to the refinery and other parameters like the number of charge tanks switchover and injection tank used for the distillation unities. The scope of this work also includes a study about tuning for the developed model based in one of the considered scenarios. From this set, an evaluation of other different scheduling scenarios was performed to test the model. The obtained results were then compared with a developed model that uses genetic algorithms with order representation for the activities. The proposed model showed between 25 percent - 90 percent of good solutions depending on the scenario complexity. Those results exhibit higher percentage of good solutions requiring less computational effort than the ones obtained with the genetic algorithms.