A presente pesquisa aborda um problema de programação de veículos rico, em que a característica mais importante é a demanda de múltiplas embarcações para atendimento a uma única tarefa. Trata-se de uma aplicação real do setor de apoio marítimo \"offshore\", das embarcações que fazem o reboque e o lançamento de linhas de ancoragem de sondas de perfuração e unidades de produção. Como método de solução, aplicaram-se duas heurísticas com uma abordagem híbrida que incluem uma inserção baseada em programação linear inteira, visando a minimização do custo total da operação, dentro de um tempo de processamento aceitável. / This research deals with a rich vehicle scheduling problem, having as the most important feature the demand of multiple vessels per task. It is a real problem present in the oil industry related to the vessels that undertake the towing and the launching of mooring lines of drilling and production units. As a solution method, two heuristics with a hybrid approach were applied which include an insertion based on integer linear programming, aiming at minimizing the total cost of the operation, within an acceptable processing time.

A presente pesquisa considera o problema de programação de uma frota de embarcações de lançamentos de dutos, conhecidas como Pipe Layer Support Vessel (PLSVs), as quais fazem parte da frota de apoio marítimo de uma operação offshore. As embarcações do tipo PLSVs são responsáveis pelas tarefas de lançamento de dutos submarinos, que escoam a produção dos poços de petróleo, e pela interligação destes dutos à infraestrutura submarina. A programação da frota deve atender uma demanda de serviço conhecida, em um horizonte de médio prazo, respeitando restrições operacionais, visando minimizar o atraso ponderado total das tarefas ou evitar que existam atrasos. Foi desenvolvido um método para estimar o valor da solução ótima do problema, baseado na técnica de relaxação Lagrangiana, e um conjunto de heurísticas para gerar soluções viáveis para o problema. / This research considers the problem of scheduling a fleet of specialized vessels used for launching pipes and connecting them to the subsea infrastructure, in an offshore oil production environment. The Pipe Layer Support Vessels (PLSV) must be scheduled such that the demand is fully attended within the planning horizon, observing other operational constraints, with the purpose of minimizing the total weighted tardiness. The solution method is based on constructive and local search heuristics. Bounds on the optimal solution were derived by a Lagrangean relaxation algorithm.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:52:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6045.pdf: 14667118 bytes, checksum: f13a2c0983ea271f2e60ed298b158806 (MD5) Previous issue date: 2014-05-26 / Agência Nacional de Petróleo / This work studies the ship routing and scheduling problem in oil transportation from offshore platforms to inland terminals. It is motivated by a real situation in a Brazilian oil company. Brazil is one of the world's greatest oil producers and has around 80% of its oil explored in offshore mode. Thus, transportation costs play an important role in achieving operational excellence, and the recent growth trends for oil exploration in Brazil has transformed its operations and demanded agile and effective decision support systems for addressing the oil sector dynamism. This work's goal consists in developing and applying an optimization-based approach using a mixed integer linear programming model in real decision-making situations, along with a solution method based on mathematical programming (MIP-heuristics) in order to solve the model, such as relax-and-fix. The proposed model is inspired in a problem formulation for pickup and delivery with time windows (PDPTW) and heterogeneous fleet, where costs incurred for fuel consumption and fleet contracts is the objective function to be minimized. The pickup and delivery pairs are predetermined and the model's main decision refers to ship allocation to these pairs compounding a route. Furthermore, some additional constraints are modeled and proposed, such as terminal access and platform mooring limitation according to ship types, as well as product blend incompatibility. The model was implemented in a modeling language along with an optimizarion software. Computational experiments with the model and the heuristics are presented for different data sets supplied by the case study company. These experiments show the potential benefits of this approach for finding good solutions for the problem as well as the dificulty in finding solutions for realistic instances due to its NP-hard characteristics. / Este trabalho estuda o problema de roteirização e programação de navios que realizam o escoamento de petróleo das plataformas marítimas para terminais terrestres, motivado por uma situação real de uma empresa brasileira da indústria petrolífera. O Brasil é um dos maiores produtores mundiais de petróleo, e cerca de 80% de seu petróleo é explorado no mar. Dentro deste contexto, os custos de transporte desempenham um papel importante na busca pela excelência operacional e as tendências de crescimento da exploração de petróleo no Brasil têm tornado as operações mais complexas e demandantes de sistemas de apoio à decisão ágeis e eficazes que contemplem o dinamismo do setor petrolífero. O objetivo deste trabalho consiste em desenvolver e aplicar uma abordagem de otimização baseada em um modelo de programação linear inteira mista em situações reais de tomada de decisão, em conjunto com métodos de solução baseados em programação matemática (MIP-Heuristics) para resolver o modelo, como relax-and-fix. O modelo proposto é inspirado em uma formulação de problemas de coleta e entrega com janelas de tempo (pickup and delivery with time windows PDPTW) e frota heterogênea, no qual busca-se minimizar os custos decorrentes do consumo de combustível dos navios e contratos de afretamento. O modelo é do tipo origem-destino, no qual os pares coleta/entrega são pré-determinados e a decisão do modelo refere-se à alocação de navios para os diferentes pares, compondo uma rota. Além disso, são propostas restrições adicionais que contemplam limitações de acesso a terminais e de atracação em plataformas de acordo com os tipos de navio, além da incompatibilidade de mistura de produtos, entre outros. O modelo foi implementado utilizando uma linguagem de modelagem em conjunto com um software de otimização. Experimentos computacionais com o modelo e as heurísticas são apresentados para diferentes conjuntos de dados fornecidos pela empresa e comprovam o potencial das abordagens para encontrar boas soluções para o problema, mas também suas dificuldades para encontrar soluções para exemplares de tamanho realista, por tratar-se de um problema NP-difícil do ponto de vista de teoria de complexidade.

A presente pesquisa considera o problema de programação de uma frota de embarcações de lançamentos de dutos, conhecidas como Pipe Layer Support Vessel (PLSVs), as quais fazem parte da frota de apoio marítimo de uma operação offshore. As embarcações do tipo PLSVs são responsáveis pelas tarefas de lançamento de dutos submarinos, que escoam a produção dos poços de petróleo, e pela interligação destes dutos à infraestrutura submarina. A programação da frota deve atender uma demanda de serviço conhecida, em um horizonte de médio prazo, respeitando restrições operacionais, visando minimizar o atraso ponderado total das tarefas ou evitar que existam atrasos. Foi desenvolvido um método para estimar o valor da solução ótima do problema, baseado na técnica de relaxação Lagrangiana, e um conjunto de heurísticas para gerar soluções viáveis para o problema. / This research considers the problem of scheduling a fleet of specialized vessels used for launching pipes and connecting them to the subsea infrastructure, in an offshore oil production environment. The Pipe Layer Support Vessels (PLSV) must be scheduled such that the demand is fully attended within the planning horizon, observing other operational constraints, with the purpose of minimizing the total weighted tardiness. The solution method is based on constructive and local search heuristics. Bounds on the optimal solution were derived by a Lagrangean relaxation algorithm.