Проектирование системы морского транспорта для ледостойкой нефтяной платформы «Приразломная»

Проектирование системы морского транспорта для ледостойкой нефтяной платформы «Приразломная»

Задача

Платформа «Приразломная»

Платформа «Приразломная» — проект «Газпром нефти» по добыче первой российской нефти на арктическом шельфе. Платформа рассчитана на эксплуатацию в экстремальных природно-климатических условиях и является уникальным по сложности техническим объектом.

Первая отгрузка нефти с платформы на арктический танкер была выполнена в апреле 2014 года, а к 2021 году было запланировано выйти на темпы добычи около 5 млн. тонн в год. Однако опыт показал, что морская система для вывоза нефти с платформы и доставки грузов снабжения нуждается в усовершенствовании. Учитывая изменчивость метеорологической обстановки и тяжелые условия Арктики, в которых ведётся добыча нефти, требовалось повысить эффективность, устойчивость и безопасность транспортной системы.

Для решения этой задачи специалисты Крыловского государственного научного центра в 2016 году выполнили исследование транспортного обеспечения «Приразломной» на период до 2038 года. Для этого они использовали имитационную модель, созданную в среде AnyLogic.

Решение

В состав морской транспортной системы входят сама платформа «Приразломная», два челночных танкера и суда снабжения. Несмотря на кажущуюся простоту, исследование подобной системы оказалось сложным из-за ряда важных деталей:

Используя возможности агентного и дискретно-событийного имитационного моделирования в среде AnyLogic, исследователи создали компьютерную модель транспортной системы. Модель позволила учесть все значимые технические аспекты, а также физические и логистические процессы реальной системы. Работа судов на линии «Приразломная-Мурманск» моделировалась в ГИС-среде с учетом природных условий на маршруте.

Компьютерная модель транспортной системы

В составе общей модели описывается несколько параллельных и взаимодействующих друг с другом процессов, каждый из которых представляет собой отдельный имитационный алгоритм:

Имитационная модель транспортной системы

Чтобы описать одновременную доступность всех четырёх грузовых терминалов платформы с учетом ограничений каждого из них, исследователи создали вероятностный генератор природных условий. Генератор моделирует динамику 15 природных параметров (скорость и направление ветра и течения, высота волн, облачность, температура воздуха, дальность видимости и др.) с учётом их взаимосвязи — например, дрейф льда связан с ветром и течением.

Также модель описывает сложную логику многократных подходов-отходов судов из-за изменения природных условий. В модель была заложена возможность проведения последовательных операций с грузами различных типов, а также их приостановки в случае прекращения «окна погоды» с пережиданием этого периода у терминала, переходом к другому терминалу или отходом судна за границы трехмильной зоны платформы. Помимо этого, в модель платформы был интегрирован алгоритм ситуативного снижения уровня добычи нефти в случае риска полного наполнения хранилищ.

В качестве входных данных модели служили прогнозные грузопотоки нефти и снабжения до 2038 года, а также тактический план рейсов судов, генерируемый с помощью оптимизационного алгоритма, в котором длительности операций судов принимались «по среднему».

Результаты

Исследователи проанализировали 11 способов повышения эффективности работы арктической транспортной системы. Среди них — привлечение дополнительного танкера, увеличение скорости отгрузки нефти, использование ледокола и другие меры. Целью анализа было повышение эффективности системы с точки зрения соотношения затрат и снижения объемов недополученной нефти.

В качестве критерия для оценки эффективности использовался объем недополученной нефти за период 2016-2038 годов. Этот объем определяется числом и длительностью случаев снижения уровня добычи, которые происходят в случае возникновения риска полного наполнения хранилища, когда танкеры не успевают вывозить добытую нефть.

Полученные данные помогли выявить, что строительство терминала или дополнительного хранилища позволяет добиться абсолютного эффекта — отсутствия недополученной нефти. Однако реализация этих мер оказалась настолько дорогостоящей и технологически сложной, что от них было решено отказаться.

С помощью моделирования удалось выяснить, что на повышение эффективности системы больше всего влияет увеличение времени доступности нефтяных терминалов по погоде. Это достигается с помощью ряда технических мер, а также использования коротких «окон погоды» для грузообработки танкеров. При этом решающее влияние на эффективность оказывает не общая длительность «окон погоды», а возможность подхода танкера в заданный момент времени.

Имитационная модель позволила показать, что ввод в систему третьего танкера не повысит эффективность перевозок, поскольку «бутылочным горлышком» системы является влияние природных условий на отгрузку нефти, а не недостаток танкеров..

Результаты исследования, полученные с помощью моделирования AnyLogic, позволили определить технические и эксплуатационные показатели для каждого варианта системы и оценить статистические законы распределения ключевых параметров. Полученные данные были использованы компанией «Газпром нефть шельф» для принятия управленческих решений в практику работы МЛСП «Приразломная».

Другим проектом Крыловского центра с использованием имитационного моделирования стало проектирование системы морской транспортировки нефти в сложных ледовых условиях для «Газпром нефти». Описание этого проекта читайте в разделе «Истории успеха».

По материалам статьи из журнала «Арктика. Экономика и экология», номер 3 (27) 2017.

Похожие проекты

Другие истории успеха