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Title: Distribuição de derivados de petróleo por redes de polidutos: uma abordagem através de algoritmos evolucionários híbridos para um problema triobjetivo
Other Titles: Oil derivatives distribution on polyduct networks: a hybrid evolutionary algorithms approach for a tri-objective problem
Authors: Souza, Thatiana Cunha Navarro de
Keywords: Redes de polidutos;Otimização multiobjetivo;Distribuição de produtos de petróleo;Meta-heurísticas;Algoritmos transgenéticos;MOTA/D;NSTA;SPETA
Issue Date: 13-Mar-2015
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: SOUZA, Thatiana Cunha Navarro de. Distribuição de derivados de petróleo por redes de polidutos: uma abordagem através de algoritmos evolucionários híbridos para um problema triobjetivo. 2015. 150f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2015.
Portuguese Abstract: Um importante problema enfrentado pela indústria petrolífera é distribuir vários produtos derivados de petróleo através de polidutos. Tal distribuição é feita através de uma rede composta por refinarias (nós fonte), parques de armazenagem (nós intermediários) e terminais (nós de demanda), interligados por um conjunto de polidutos que transportam petróleo e derivados entre áreas adjacentes. Restrições relativas a limites de armazenamento, tempo de entrega, disponibilidade das fontes, limites de envio e recebimento, entre outras, têm de ser satisfeitas. Alguns pesquisadores lidam com este problema sob o ponto de vista discreto onde o fluxo na rede é visto como o envio de bateladas. Geralmente, não existem dispositivos de separação entre bateladas de produtos diferentes e as perdas devidas à interface podem ser significativas. Minimizar o tempo de entrega é um objetivo usual dos engenheiros durante a programação do envio de produtos em redes de polidutos. No entanto, os custos devidos às perdas geradas nas interfaces não podem ser desconsiderados. O custo do envio dos produtos também depende das despesas de bombeamento as quais são, em grande parte, devidas ao custo da energia elétrica. Uma vez que a tarifa industrial de energia elétrica varia ao longo do dia, o bombeamento em diferentes períodos terão diferentes custos. Este trabalho apresenta uma investigação experimental de métodos computacionais desenvolvidos para lidar com o problema do envio de bateladas de derivados de petróleo considerando a minimização simultânea de três funções objetivo: tempo de entrega, perdas devidas às interfaces e custo de energia elétrica. Tal problema é NP- árduo e será abordado através de algoritmos evolucionários híbridos. As hibridizações têm como foco principal os Algoritmos Transgenéticos e arquiteturas clássicas de algoritmos evolucionários multi-objetivo como MOEA/D, NSGA2 e SPEA2. Três arquiteturas denominadas MOTA/D, NSTA e SPETA, são aplicadas ao problema. É apresentado um estudo experimental dos algoritmos propostos onde é utilizado um conjunto de trinta casos teste. Para analisar os resultados obtidos com os algoritmos são empregados indicadores de qualidade Pareto concordantes e testes estatísticos não paramétricos.
Abstract: An important problem faced by the oil industry is to distribute multiple oil products through pipelines. Distribution is done in a network composed of refineries (source nodes), storage parks (intermediate nodes), and terminals (demand nodes) interconnected by a set of pipelines transporting oil and derivatives between adjacent areas. Constraints related to storage limits, delivery time, sources availability, sending and receiving limits, among others, must be satisfied. Some researchers deal with this problem under a discrete viewpoint in which the flow in the network is seen as batches sending. Usually, there is no separation device between batches of different products and the losses due to interfaces may be significant. Minimizing delivery time is a typical objective adopted by engineers when scheduling products sending in pipeline networks. However, costs incurred due to losses in interfaces cannot be disregarded. The cost also depends on pumping expenses, which are mostly due to the electricity cost. Since industrial electricity tariff varies over the day, pumping at different time periods have different cost. This work presents an experimental investigation of computational methods designed to deal with the problem of distributing oil derivatives in networks considering three minimization objectives simultaneously: delivery time, losses due to interfaces and electricity cost. The problem is NP-hard and is addressed with hybrid evolutionary algorithms. Hybridizations are mainly focused on Transgenetic Algorithms and classical multi-objective evolutionary algorithm architectures such as MOEA/D, NSGA2 and SPEA2. Three architectures named MOTA/D, NSTA and SPETA are applied to the problem. An experimental study compares the algorithms on thirty test cases. To analyse the results obtained with the algorithms Pareto-compliant quality indicators are used and the significance of the results evaluated with non-parametric statistical tests.
URI: http://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/20222
Appears in Collections:PPGSC - Doutorado em Sistemas e Computação

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