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dc.creatorBueno, Lucas-
dc.date.accessioned2020-12-23T00:41:27Z-
dc.date.available2020-12-23T00:41:27Z-
dc.date.issued2020-11-19-
dc.identifier.citationBUENO, Lucas. Uma abordagem de otimização para a programação do transporte de derivados escuros de petróleo por uma malha dutoviária. 2020. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/23590-
dc.description.abstractDue to its efficiency, the pipeline modal is commonly used to transport oil and its derivatives. However, since expanding the pipeline networks involves high costs, it is important to optimize the use of the existing resources. One step to optimize the use of pipeline networks is to make a proper schedule — an NP-complete problem. Thus, this thesis is about an optimization approach for scheduling heavy oils transportation through a Brazilian mesh-like pipeline network. In this network, seven pipelines connect eight nodes, four of which are refineries, three are intermediate depots and one is a harbor. Some characteristics of this problem differentiate it from similar ones, such as the need to perform oils quality degradation, oils blends and changes on flow direction (reversions), as well as the need to include plugs to avoid undesired interfaces and to consider oils heat loss. To generate solutions, the problem is decomposed into three steps: assigning, sequencing and timing. The assigning step is solved with an Mixed Integer Linear Programming (MILP) model, the sequencing step with a heuristic algorithm and an MILP model, and the timing step with a heuristic algorithm and an Linear Programming (LP) model. Quantitative and qualitative experiments were carried out, with which monthly schedules were obtained in a non-prohibitive computational time (minutes).pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.description.sponsorshipPetróleo Brasileiro (Petrobrás)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/pt_BR
dc.subjectPetróleo - Derivados - Transportept_BR
dc.subjectOtimização matemáticapt_BR
dc.subjectProgramação heurísticapt_BR
dc.subjectProgramação (Matemática)pt_BR
dc.subjectModelos matemáticospt_BR
dc.subjectOleodutos de petróleopt_BR
dc.subjectProgramação linearpt_BR
dc.subjectPetroleum products - Transportationpt_BR
dc.subjectMathematical optimizationpt_BR
dc.subjectHeuristic programmingpt_BR
dc.subjectProgramming (Mathematics)pt_BR
dc.subjectMathematical modelspt_BR
dc.subjectPetroleum pipelinespt_BR
dc.subjectLinear programmingpt_BR
dc.titleUma abordagem de otimização para a programação do transporte de derivados escuros de petróleo por uma malha dutoviáriapt_BR
dc.title.alternativeAn optimization approach for scheduling heavy oils transportation through a mesh-like pipeline networkpt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR
dc.description.resumoPela sua eficiência, o modal dutoviário é habitualmente utilizado no transporte de petróleo e de seus derivados. No entanto, como a expansão das malhas dutoviárias implica custos elevados, é importante otimizar o uso dos recursos existentes. Uma das etapas para otimizar o uso de malhas dutoviárias é a realização de uma programação adequada — um problema NP-completo. Sendo assim, esta tese trata de uma abordagem de otimização para a programação do transporte de derivados escuros de petróleo por uma malha dutoviária brasileira. Nesta malha, sete dutos conectam oito nós, sendo quatro refinarias, três depósitos intermediários e um porto. Algumas características deste problema o diferenciam de outros similares, como a necessidade da realização de degradações da qualidade dos derivados, de misturas de derivados e de mudanças no sentido do fluxo (reversões), assim como a necessidade da inclusão de selos para evitar interfaces indesejadas e da consideração da perda de calor dos derivados. Para obtenção de soluções, o problema é decomposto em três etapas: alocação, sequenciamento e temporização. A etapa de alocação é solucionada com um modelo de Programação Linear Inteira Mista (PLIM), a etapa de sequenciamento com um algoritmo heurístico e um modelo PLIM, e a etapa de temporização com um algoritmo heurístico e um modelo de Programação Linear (PL). Foram realizados experimentos quantitativos e qualitativos, com os quais foram obtidas programações mensais em um tempo computacional não proibitivo (minutos).pt_BR
dc.degree.localCuritibapt_BR
dc.publisher.localCuritibapt_BR
dc.creator.IDhttps://orcid.org/0000-0002-0835-9822pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9922490160234685pt_BR
dc.contributor.advisor1Neves Junior, Flavio-
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0002-1627-1425pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0494282486171725pt_BR
dc.contributor.referee1Neves Junior, Flavio-
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0002-1627-1425pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0494282486171725pt_BR
dc.contributor.referee2Magatao, Leandro-
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0002-6917-9753pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/4652695720103701pt_BR
dc.contributor.referee3Arruda, Lucia Valeria Ramos de-
dc.contributor.referee3IDhttps://orcid.org/0000-0002-5704-8131pt_BR
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/8616017152145795pt_BR
dc.contributor.referee4Felizari, Luiz Carlos-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/4797970417994742pt_BR
dc.contributor.referee5Ferreira Filho, Virgilio Jose Martins-
dc.contributor.referee5IDhttps://orcid.org/0000-0002-3432-5212pt_BR
dc.contributor.referee5Latteshttp://lattes.cnpq.br/0463308973406153pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrialpt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.subject.capesEngenharia Elétricapt_BR
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