[pt] A programação de produção em refinaria pode ser compreendida como
decisões que buscam otimizar alocação de recursos, o sequenciamento de
atividades e a sua realização temporal, respeitando restrições e visando ao
atendimento de múltiplos objetivos. Apesar da complexidade e natureza
combinatória, a atividade carece de sistemas sofisticados que auxiliem o
processo decisório, especialmente baseadas em otimização, pois as ferramentas utilizadas são planilhas ou softwares de simulação. A diversidade de
objetivos do problema não implica em equivalência de importância. Pode-se
considerar que existem grupos, onde os que afetam diretamente a capacidade
produtiva da refinaria se sobrepõem aos associados à maior continuidade operacional. Esta tese propõe o desenvolvimento de algoritmos multiobjetivos
para programação de petróleo em refinaria. As propostas se baseiam em conceituadas técnicas da literatura multiobjetivo, como dominância de Pareto
e decomposição do problema, integradas à programação genética com inspiração quântica. São estudados modelos em um ou dois níveis de decisão. A
diferenciação dos grupos de objetivos é avaliada com base em critérios estabelecidos para considerar uma solução proposta como aceitável e também é
avaliada a influência de uma população externa no processo evolutivo. Os
modelos são testados em cenários de uma refinaria real e os resultados são
comparados com um modelo que trata os objetivos de forma hierarquizada.
As abordagens baseadas em dominância e em decomposição apresentam
vantagem sobre o algoritmo hierarquizado, e a decomposição é superior.
Numa comparação com o modelo em dois níveis de decisão, apenas o que
utiliza estratégia de decomposição em cada nível apresenta bons resultados.
Ao final deste trabalho é obtido mais de um modelo multiobjetivo capaz de
oferecer um conjunto de soluções que atendam aos objetivos críticos e deem
flexibilidade de análise a posteriori para o programador de produção, o que,
por exemplo, permite que ele pondere questões não mapeadas no modelo. / [en] Refinery scheduling can be understood as a set of decisions which aims
to optimize resource allocation, task sequencing, and their time-related execution, respecting constraints and targeting multiple objectives. Despite its
complexity and combinatorial nature, the refinery scheduling lacks more
sophisticated support decision tools. The main systems in the area are
worksheets and, sometimes, simulation software. The multiple objectives
do not mean they have the same importance. Actually, they can be grouped
whereas the objectives related to the refinery production capacity are more
important than the ones related to a smooth operation. This thesis proposes
the development of multiobjective algorithms applied to crude oil refinery
scheduling. The proposals are based on the major technics of multiobjective
literature, like Pareto dominance and problem decomposition, integrated
with a quantum-inspired genetic programming approach. One and two decision level models are studied. The difference between groups is handled
with conditions that define what can be considered a good solution. The
effect of using an archive population in the evolutionary process is also
evaluated. The results of the proposed models are compared with another
model that handles the objectives in a hierarchical logical. Both decomposition and dominance approaches have better results than the hierarchical
model. The decomposition model is even better. The bilevel decomposition
method is the only one, among two decision levels models, which have shown
good performance. In the end, this work achieves more than one multiobjective model able to offer a set of solutions which comprises the critical
objectives and can give flexibility to the production scheduler does his analysis. Therefore, he can consider aspects not included in the model, like the
forecast of crude oil batches not scheduled yet.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:58609 |
| Date | 11 April 2022 |
| Creators | CRISTIANE SALGADO PEREIRA |
| Contributors | MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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