[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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:55670 |
| Date | 05 November 2021 |
| Contributors | SILVIO HAMACHER |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
Page generated in 0.0013 seconds