[en] OIL REFINERY OPERATIONAL PLANNING UNDER UNCERTAINTY

Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2021
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Druh dokumentu: TEXTO
DOI: 10.17771/PUCRio.acad.55670
Popis: [pt] As companhias petrolíferas dedicam grande esforço para manter sua rentabilidade e melhorar sua eficiência, principalmente frente às incertezas presentes neste negócio. As empresas que pretendem manter a competitividade precisam planejar suas operações cada vez melhor e com maior segurança. Em face destas oportunidades e desafios, foi proposta no âmbito desta tese uma abordagem estocástica para o problema de planejamento operacional de refinarias. Neste sentido foi desenvolvido um modelo não-linear (NLP) de programação estocástica com dois estágios. O modelo proposto representa os processos de natureza não-linear presentes em uma refinaria, como as transformações químicas e o cálculo de qualidade dos derivados. Devido ao elevado nível de complexidade do problema NLP formulado, foram avaliados cinco métodos de solução associados aos principais solvers comerciais. Uma metodologia de geração de cenários e medidas de qualidade para árvore de cenários também foram definidas para representar adequadamente as incertezas presentes neste problema. A abordagem estocástica proposta neste trabalho foi avaliada considerando dados reais de uma refinaria brasileira. Os resultados finais desta pesquisa devem proporcionar avanços no processo de planejamento operacional de refinarias, explorando a técnica de programação não-linear (NLP) e os novos solvers disponíveis para problemas do tipo NLP. Pretende-se também gerar contribuições na área de programação estocástica, definindo medidas de qualidade para árvore de cenários que permitam uma melhor representação das incertezas e consequentemente um melhor uso da abordagem estocástica.
[en] Oil companies make a great effort to maintain profitability and improve efficiency, especially given the uncertainties present in this business. Companies that intend to remain competitive need to plan their operations better and with greater safety. In light of these opportunities and challenges, this thesis proposes a stochastic approach to the refinery operational planning problem. In this sense, a two-stage nonlinear stochastic programming model (NLP) developed. The proposed model is intended to adequately represent nonlinear processes encountered in a refinery, such as chemical transformations and calculations of the properties of the oil derivatives. Due to the high level of complexity of the NLP problem formulated, five solution methods associated with major commercial solvers were evaluated. A methodology for generating scenarios and quality measures for scenarios tree were also defined to properly represent the uncertainties present in this problem. The stochastic approach proposed in the present study was evaluated based on actual data from a Brazilian refinery. The final results of this research should provide advances in the processes of refinery operational planning exploiting the technique of nonlinear programming (NLP) and new solvers available for NLP-type problems. Another objective was to generate contributions in the field of stochastic programming by defining quality measures for scenario trees that allow a better representation of uncertainties and, consequently, better use of the stochastic approach.
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