Проектирование системы морской транспортировки нефти в арктических условиях

Проблема: тяжелые ледовые условия




Новопортовское – крупное нефтегазоконденсатное месторождение на полуострове Ямал, разрабатываемое компанией «Газпром нефть». Нефть с месторождения поступает по 100-километровому трубопроводу к морскому терминалу, расположенному вблизи мыса Каменный (Обская губа), откуда после отгрузки перевозится до потребителей на арктических танкерах. Начало полномасштабной разработки месторождения планируется в 2016 году, а ее длительность составляет несколько десятилетий.


Главная проблема при организации морских перевозок с месторождения – тяжелые ледовые условия, затрудняющие судоходство. Большую часть времени движение судов в Обской губе происходит по 500-километровому каналу в неподвижном припайном льду толщиной больше двух метров, а в открытой части Карского моря дрейфующие льды в некоторые месяцы полностью покрывают акваторию моря. Для создания надежной системы морской транспортировки компания должна была решить следующие задачи:


  • Разработать постоянную схему вывоза нефти. Компании требовалось определить необходимое число судов, а также понять, смогут ли арктические танкеры работать самостоятельно, или потребуется привлечение ледоколов. Нужно было подсчитать затраты на топливо для танкеров и затраты на фрахт ледоколов в годы с ледовыми условиями разной тяжести.
  • Спроектировать временную схему вывоза нефти. Во время ввода транспортной системы в эксплуатацию в 2016-2017 годах нефть будут вывозить по временной схеме – с помощью танкеров малой грузоподъемности и со слабым для этого региона ледовым классом. Постепенно компания планирует вводить в эксплуатацию новые арктические танкеры усиленного ледового класса вдвое большей грузоподъемности. Это будет происходить на фоне постепенного увеличения грузопотока. В связи с этим требовалось определить пропускную способность системы в этот переходный период.
  • Определить необходимую вместимость берегового резервуарного парка. Необходимо было рассчитать минимальный объём берегового хранилища нефти, достаточный для всего периода освоения месторождения. При этом нужно было учитывать, что чем тяжелее ледовые условия, тем сложнее танкерам обеспечить требуемую интенсивность вывоза и выше вероятность переполнения хранилища, чего нельзя допускать.

Решение:




Крыловский государственный научный центр, выполняющий исследования в области создания морской техники и систем освоения шельфа, разработал универсальное решение для проектирования морских транспортных систем – программный комплекс «МТС-модель». В составе этого решения под единым интерфейсом разработчики объединили модули судостроительных расчетов, ГИС-среду и логистическую имитационную модель, построенную в AnyLogic. Это позволило при расчетах одновременно учитывать характеристики судов, природные условия и логику транспортных операций. Специалисты центра выполняли исследования в интересах «Газпром нефти» с помощью «МТС-модели». Имитационная модель воспроизводила процесс перевозки нефти танкерами и учитывала:

  • изменения природных условий (ледовые и ветро-волновые условия, глубины акваторий, смерзающийся ледовый канал);
  • характеристики судов, определяющие их скорость и расходы топлива в разных природных условиях;
  • наполнение берегового хранилища.

Суда в системе были представлены как независимые объекты – агенты, движущиеся в пространстве под управлением логических блоков имитационной модели. Модель учитывала принципы взаимодействия танкеров с ледоколами и логику выбора скорости судна в зависимости от наполненности хранилища, положения других судов, тяжести ледовых условий и других факторов.

Моделирование логистики перевозок нефти

Интерфейс «МТС-модели»

ГИС-технологии позволили проанализировать работу транспортной системы с учетом географических факторов: береговой черты, батиметрических условий, фарватеров и закрытых акваторий.


Состояние ледового канала сильно влияет на движение судов, поэтому для решения задач «Газпром нефти» аналитики Крыловского центра дополнительно учли в модели:

  • характеристики и число проходящих по каналу судов;
  • время, прошедшее после предыдущего прохода;
  • температуру воздуха;
  • условия прокладки нового канала.

Изменение показателей транспортной системы при работе по временной схеме

Изменение показателей транспортной системы при работе по временной схеме

Результат:




Применение технологии имитационного моделирования позволило спроектировать транспортную систему Новопортовского месторождения с учетом динамики движения судов, наполнения хранилищ и смерзания ледового канала. Учет этих и других динамических факторов невозможен моделями других типов.


В ходе проекта аналитики определили объем берегового хранилища, достаточный в ледовых условиях разной степени тяжести. Так как переполнения хранилища нельзя допускать даже в нештатных ситуациях, сотрудники Крыловского центра на основе модели дали рекомендации по необходимым мерам для исключения «перелива» хранилища.


C помощью модели было оценено нужное количество ледовых каналов в припае в разных ледовых условиях, рассчитаны ориентировочные даты их прокладки и определены объемы и сроки ледокольной поддержки танкеров. Аналитики определили динамику ввода-вывода судов, а также оценили расходы на топливо и ледоколы при разных сценариях развития ледовых условий в течение всего периода освоения месторождения.


Помимо этого, проект позволил спланировать работу транспортной системы по временной схеме – с использованием малых танкеров слабого ледового класса.


«Газпром нефть» использует полученные данные для оценки инвестиций в создание и эксплуатацию этой транспортной системы.

Другие проекты

  • Планирование сети дистрибуции и оптимизация складских запасов на основе имитационного моделирования
    Diageo – это международная компания со штаб-квартирой в Великобритании, занимающаяся производством алкогольных напитков. Российское отделение компании входит в пятерку крупнейших оптовых дистрибьюторов алкогольных напитков в стране. Diageo требовалось решить несколько вопросов, в первую очередь, тот факт, что рост продаж не приводил к существенному увеличению прибыли из-за высокой стоимости перевозки единицы товара.
  • Исследование автопотока возле проектируемого транспортно-пересадочного узла “Волоколамская”
    Территория строящегося транспортно-пересадочного узла станции метро "Волоколамская" расположена в районе Митино Северо-Западного административного округа Москвы. Компания "ИТС-консалтинг" получила задачу проверить работоспособность проектируемой улично-дорожной сети при пиковых нагрузках в утренний и вечерний часы с учётом перспективного роста автопотока до 2025 года. Заказчиком проекта выступило ГУП "Московский метрополитен".
  • Развитие сети складов компании «Эльдорадо»
    Компании «Эльдорадо», владеющей сетью магазинов бытовой техники и электроники в 350 городах РФ, требовалось определить оптимальное количество складов и города их расположения для лучшего удовлетворения спроса покупателей и минимизации затрат на доставку и хранение товара. Анализ показал применимость для этой проблемы решения anyLogistix.
  • Выбор оптимальных решений в транспортной логистике
    Транспортная сеть одной из крупных российский пивоваренных компаний включает в себя крупный парк вагонов и грузового автотранспорта, а также собственные склады в нескольких регионах России. Компания планировала снизить себестоимость продукции за счет сокращения издержек на перевозку продукции от заводов до клиентов.
  • Моделирование прокладки тоннеля с использованием тоннелепроходческого комплекса
    Цена часа простоя тоннелепроходческого комплекса обычно очень высока, и менеджеры делают всё возможное, чтобы избежать его остановок. Целью моделирования, проведенного в Рурском университете, стало создание инструмента для определения узких мест в процессах при прокладке туннелей, помогающего снизить потери при простоях.
  • Моделирование железнодорожных перевозок в порту
    Перед заказчиком стояла задача проектирования нового мультимодального терминала на территории порта. Мультимодальный терминал предназначен для обработки импортного и экспортного контейнерного грузопотока, перевозимого железнодорожным и речным транспортом. Для организации взаимодействия мультимодального и морских терминалов заказчик планировал использовать челночные отправки железнодорожных составов.
  • Оптимизация железнодорожной сети Франции
    Оператор железнодорожной сети Франции хотел узнать, смогут ли железнодорожные грузовые перевозки конкурировать с автомобильными грузоперевозками. Заказчик хотел повысить эффективность перевозок способом «автодорога-железная дорога-автодорога».
  • Моделирование железнодорожного депо
    Aurizon – крупнейший оператор железнодорожных перевозок Австралии. Компании принадлежат более 700 локомотивов и 16000 вагонов. Один из основных грузов Aurizon – полезные ископаемые, транспортируемые от мест добычи до портов. С целью увеличения оперативной эффективности компания приняла решение перенести депо по ремонту локомотивов и вагонов из одного города в другой.
  • Моделирование эффекта кнута в цепи поставок
    Управление цепочек поставок в компании Infineon, крупном производителе полупроводников, хотело исследовать эффект кнута в цепочке поставок с целью снижения расходов и улучшения качества прогнозов поведения рынка. Они использовали AnyLogic для построения модели цепочки поставок от поставщика сырья до конечного потребителя.
  • Выбор лучшей политики хранения запасов с Gojii
    Существующие инструменты для управления цепями поставок и планирования продаж и операций (S&OP) позволяют удовлетворять план, соответствующий выбранному прогнозу. Однако не существует единого верного прогноза будущего спроса, и существующие инструменты не в состоянии выбрать лучший уровень спроса. Gojji – инструмент, который помогает выбирать лучший прогноз.