Моделирование логистической сети очистных сооружений британской коммунальной службы

Моделирование логистической сети очистных сооружений британской коммунальной службы

Из государственного отчета Великобритании за 2018 год, Наши отходы, наши ресурсы: выработка стратегии для Англии

Из государственного отчета Великобритании за 2018 год,
«Наши отходы, наши ресурсы: выработка стратегии для Англии»

Обзор и проблема: как коммунальные компании могут повысить эффективность систем очистки сточных вод?

Отрасль очистки сточных вод в секторе водоснабжения Великобритании оценивается в 8,7 миллиардов фунтов и обеспечивает работой 42 000 человек. Ежедневно через систему водоочистки страны проходит более 16 миллиардов тонн сточных вод. Всё большая часть сточных вод перерабатывается в биоресурсы, которые можно использовать для производства энергии или в других отраслях. В настоящее время в отрасли сокращается государственное регулирование и усиливается конкуренция, что создает возможности для внедрения инноваций на разных этапах в логистической сети очистных сооружений.

Возможности управления цепочками поставок и процессами водохозяйственного сектора Великобритании

Возможности управления цепочками поставок
и процессами водохозяйственного сектора Великобритании

Коммунальным службам часто сложно обеспечить эффективность и устойчивость производственных процессов в логистической сети. Одним из перспективных решений является разработка и тестирование новых конфигураций очистных сооружений, которые позволяют преобразовывать биоресурсы в полезные побочные продукты, например, в электроэнергию. Такой подход целесообразен с экономической и экологической точки зрения и может способствовать улучшению качества жизни общества. Однако, чтобы эффективно использовать ресурсы, нужно создавать модели инновационных систем для тестирования их работы в реальной жизни.

Поэтому, когда британская коммунальная служба решила оптимизировать логистическую инфраструктуру объектов по водоочистке, она обратилась за консультацией к лондонской консалтинговой компании decisionLab. decisionLab специализируется на создании цифровых инструментов для поддержки принятия решений, которые основаны на технологиях имитационного моделирования и машинного обучения.

Системная диаграмма оптимизации процесса очистки сточных вод

Системная диаграмма оптимизации процесса очистки сточных вод.
Красным цветом обозначена область применения
дискретно-событийного моделирования


Прежде чем руководство коммунальной службы сделало какие-либо капитальные вложения, инженеры decisionLab должны были смоделировать и протестировать логистическую сеть, в которую входят объекты по водоочистке, в безрисковой виртуальной среде. При этом в процессе моделирования особое внимание планировалось уделить внедряемым инновационным процессам. С помощью имитационной модели инженеры могли оценить загруженность различных типов отстойников и анаэробных сбраживателей и оптимизировать их количество исходя из рентабельности инвестиций в новую инфраструктуру. Оптимизация позволила бы:

Эффективность имитационной модели зависела от её масштабируемости, способности анализировать и демонстрировать устойчивость работы системы и доказывать рентабельность инвестиций. Именно эти факторы обеспечили бы успех проекта.

Имитационная модель процесса очистки сточных вод, показывающая очистные сооружения обеззараживания (синий), спекания (желтый) и сбраживания (красный), а также маршруты между ними

Имитационная модель процесса очистки сточных вод,
показывающая очистные сооружения
обеззараживания (синий), спекания (желтый) и сбраживания (красный), а также маршруты между ними

Результаты сравнительного анализа четырех различных сценариев построения оптимальных маршрутов материально-технического снабжения, полученные с помощью модели

Результаты сравнительного анализа четырех
различных сценариев построения оптимальных маршрутов
материально-технического снабжения, полученные с помощью модели

Решение

Команда специалистов decisionLab воспользовалась AnyLogic для создания модели сети очистных сооружений, поскольку эта платформа подходит для создания моделей сложных сред. Многофункциональные инструменты AnyLogic позволяют сочетать агентный и дискретно-событийный подход к моделированию, что упрощает разработку модели. Кроме того AnyLogic предоставляет возможность визуализировать процессы в 2D и 3D формате, а также использовать ГИС-карты для моделирования логистических сетей в наглядном виде.

Консультанты decisionLab сфокусировались на двух задачах: понять, как обеспечить безотказность операций и гарантировать рентабельность инвестиций в новую инфраструктуру. Консультанты смоделировали четыре сценария:

Оптимизация производительности анаэробных сбраживателей с точки зрения расхода системы и обслуживаемого населения

Оптимизация производительности анаэробных сбраживателей
с точки зрения расхода системы и обслуживаемого населения



Результаты

В результате специалистами decisionLab была разработана имитационная модель логистической сети очистных сооружений для оптимизации промышленной экологии коммунальной службы. Эта модель может использоваться для улучшения планирования логистической сети и проверки различных предположений. С помощью модели были просчитаны различные сценарии, при этом учитывались следующие ключевые показатели эффективности:

Энергоотдача от инвестиций в анаэробные заводы в 2018 и 2019 годах

Энергоотдача от инвестиций
в анаэробные заводы в 2018 и 2019 годах

Консультанты выяснили, что наиболее эффективной будет сеть из распределенных по всей территории сбраживателей объемом 5-10 миллионов литров. Такой результат оказался неожиданным, поскольку первоначально, исходя из статического анализа, инженеры предполагали, что более продуктивными являются большие централизованные установки вместимостью от 10 до 20-30 миллионов литров. Такие крупные сбраживатели потенциально могли обрабатывать большие объемы жидкости, поэтому теоритически были способны обслуживать более высокую долю населения. Однако с помощью имитационной модели было доказано обратное. Результаты моделирования также показали, что анаэробные сбраживатели средних размеров обладали более высокими показателями с точки зрения энергоотдачи и численности обеспеченного очищенной водой населения.

Анализ, выполненный специалистами decisionLab, соответствовал требованиям компании-клиента. Полученные сведения позволили руководству коммунальной службы лучше понять процессы и подобрать альтернативные подходы оптимизации цепочки поставок. Выбранные с помощью модели инновационные инфраструктурные и логистические подходы позволят повысить отдачу c экономической и экологической точек зрения.



Посмотрите доклад, в котором доктор Ананд Даве рассказывает об этом проекте на конференции AnyLogic, или загрузите его презентацию.

Похожие проекты

Другие истории успеха