煤炭中轉(zhuǎn)碼頭裝卸作業(yè)系統(tǒng)集成調(diào)度模型與優(yōu)化

劉巧斌，周 強（武漢理工大學 物流工程學院，湖北 武漢 430063）

煤炭中轉(zhuǎn)碼頭裝卸作業(yè)系統(tǒng)集成調(diào)度模型與優(yōu)化

劉巧斌，周 強
（武漢理工大學 物流工程學院，湖北 武漢 430063）

以煤炭中轉(zhuǎn)碼頭生產(chǎn)流程工藝為基礎，分析影響卸船作業(yè)、堆場作業(yè)、裝船作業(yè)調(diào)度的因素以及各作業(yè)環(huán)節(jié)之間的關系。重點研究中轉(zhuǎn)型煤炭碼頭裝卸作業(yè)集成調(diào)度優(yōu)化問題，構建以船舶平均在港時間最短為目標的煤炭碼頭裝卸作業(yè)系統(tǒng)集成調(diào)度數(shù)學模型，運用啟發(fā)式算法對模型進行求解分析，得到煤炭碼頭裝卸作業(yè)系統(tǒng)各環(huán)節(jié)最佳調(diào)度方案。

煤炭碼頭；裝卸作業(yè)；集成調(diào)度；啟發(fā)式算法

1 前言

隨著煤炭港口的發(fā)展，煤炭碼頭裝卸設備、工藝以及信息化程度都有了很大提高，港口之間的競爭也愈演愈烈。合理利用碼頭的各種資源，提高碼頭的裝卸作業(yè)效率和提升碼頭的服務質(zhì)量是提高港口競爭力的有效手段。根據(jù)煤炭碼頭裝卸生產(chǎn)的特點，港口企業(yè)生產(chǎn)強調(diào)的是生產(chǎn)過程的整體性，各個工序、流程的局部優(yōu)化是不夠的，局部的最優(yōu)安排可能與整體優(yōu)化產(chǎn)生沖突，只有港口企業(yè)整體生產(chǎn)經(jīng)營過程優(yōu)化才能保證企業(yè)生產(chǎn)成本和經(jīng)營效益上的最優(yōu)。因此，研究碼頭裝卸作業(yè)系統(tǒng)集成調(diào)度優(yōu)化對提升服務能力和通過能力有重大意義。本文著重研究中轉(zhuǎn)型煤炭碼頭卸船作業(yè)、堆場作業(yè)、裝船作業(yè)調(diào)度之間的關系，構建以船舶在港時間最短為目標的數(shù)學模型，運用啟發(fā)式算法進行求解，并結合實際案例對模型和算法進行有效性驗證。

2 煤炭碼頭裝卸工藝和生產(chǎn)調(diào)度研究現(xiàn)狀

2.1 煤炭碼頭裝卸工藝發(fā)展現(xiàn)狀

根據(jù)煤炭碼頭裝卸工藝形式的不同，專業(yè)化煤炭碼頭可以分為輸出型煤炭碼頭和中轉(zhuǎn)型煤炭碼頭。汪弘、李綱[1]等人對比分析了世界上主要煤炭港口的裝卸工藝，得出專業(yè)輸出型煤炭碼頭裝卸工藝流程基本相似，即翻車機對火車進行卸車，然后經(jīng)過進場皮帶機和堆料設備堆入堆場進行暫存；取料設備從堆場取煤，利用出場皮帶機和裝船機進行裝船作業(yè)。中轉(zhuǎn)型煤炭碼頭裝卸工藝流程則為：煤炭由海運船舶運送至港口，經(jīng)卸船機卸船，通過皮帶機輸送至堆場，由駁船、火車或汽車轉(zhuǎn)運出場。

近年來，煤炭碼頭在裝卸設備現(xiàn)代化水平的提高、新工藝的設計、環(huán)境保護、能源節(jié)約等方面都取得了較大的進步[2]。2008年陳麗昕等[3]本著環(huán)保節(jié)能、低投資、縮短建設周期的原則，提出了一種集螺旋卸車機、篩分、筒倉存儲、裝船等功能為一體的新型裝卸工藝。2013年岳金燦等[4]提出專業(yè)煤炭碼頭移動式裝船機聯(lián)機作業(yè)模式，并以秦皇島港和黃驊港等工程實例論證。神華粵電珠海港煤炭碼頭在船舶靠港后，利用岸上電力來滿足船上電氣設備的電力需求，減少了燃油機尾氣排放帶來的環(huán)境污染，極大地改善了港區(qū)環(huán)境質(zhì)量。

2.2 煤炭碼頭生產(chǎn)調(diào)度研究

煤炭碼頭調(diào)度作業(yè)活動主要包括船舶進港之前的泊位分配、裝卸設備的調(diào)度、堆場垛位的安排等。因此，國內(nèi)外學者對泊位分配、堆場資源優(yōu)化和裝卸設備調(diào)度進行了深入研究。胡東波[5]等對現(xiàn)有的散貨碼頭堆場調(diào)度策略進行了總結，對散貨碼頭的運行策略組合和相關參數(shù)進行了優(yōu)化，從而提高了堆場的入庫量，加快了碼頭的周轉(zhuǎn)率。胡大勇[6]總結了散貨碼頭并行裝備調(diào)度的共性問題，并提出了其內(nèi)在的特性數(shù)量關系的建模方法。Tomas Robenek[7]將泊位和堆場分配進行綜合考慮，以船舶在港總服務時間最短建立了泊位分配和堆場分配的集成模型，并用分支定界和次佳尋優(yōu)的元啟發(fā)式方法進行求解。Gustavo Campos Menezes[8]考慮散貨或碼頭的業(yè)務流程，提出了一種能夠適應大多數(shù)散貨碼頭的規(guī)劃和生產(chǎn)調(diào)度問題的數(shù)學模型，用分層的方法進行求解，并用實例驗證了模型和算法的有效性。

2.3 存在的問題

目前對于港口生產(chǎn)調(diào)度的研究主要集中在集裝箱碼頭，而對于散雜貨碼頭生產(chǎn)調(diào)度的研究相對較少。散雜貨碼頭主要還是依靠人工經(jīng)驗進行生產(chǎn)調(diào)度，對于大型的煤炭中轉(zhuǎn)碼頭，調(diào)度任務復雜，需要處理的船舶信息量大，還需要根據(jù)實時的動態(tài)信息對計劃進行相應的調(diào)整，調(diào)度人員工作量大且很難保證調(diào)度效率。其次，在目前的研究中，很多學者只考慮了某個環(huán)節(jié)最優(yōu)，而碼頭生產(chǎn)調(diào)度是由一系列環(huán)節(jié)組成的，任何一個環(huán)節(jié)的調(diào)度不僅影響整個碼頭的生產(chǎn)效率，對其他環(huán)節(jié)也會產(chǎn)生一定的影響，從而導致牽一發(fā)而動全身，即局部優(yōu)化并不一定是整體最優(yōu)。因此，研究煤炭碼頭裝卸作業(yè)系統(tǒng)集成調(diào)度具有現(xiàn)實意義。

3 煤炭中轉(zhuǎn)碼頭集成調(diào)度優(yōu)化模型和求解策略

3.1 影響港口裝卸作業(yè)調(diào)度的因素分析

由于影響煤炭碼頭裝卸作業(yè)過程的因素很多，因此作業(yè)過程的隨機性、靈活性都比較大。影響煤炭碼頭裝卸作業(yè)效率的因素主要有以下幾個方面：

（1）自然條件因素：當出現(xiàn)大風大霧等惡劣天氣時，會影響船舶的到港時間，甚至造成船舶無法進出港口，從而導致船舶在港時間增加。另外航道水深也可能導致大噸級船舶由于吃水深度不夠而無法及時進港，增加船舶的等待時間。

（2）碼頭設施設備：泊位的數(shù)量、噸級會限制船舶的?？?；堆場的容量、裝卸設備的數(shù)量、設備故障等都會影響碼頭的正常作業(yè)。

（3）各環(huán)節(jié)裝卸作業(yè)效率：碼頭裝卸作業(yè)系統(tǒng)是一個整體，因此碼頭整體的裝卸效率取決于作業(yè)效率最低的那一環(huán)節(jié)，合理分配各環(huán)節(jié)的裝卸設施、設備和流程，是最大化碼頭裝卸效率的關鍵。

（4）裝卸工藝：煤炭碼頭生產(chǎn)過程中可能存在著篩分、配煤等特殊工藝，這些工藝需要流程也不一樣，因此要考慮流程的可達性約束。

（5）到港船舶的不確定性：到港船舶的不確定性主要包括到港時間、船型、煤炭種類、所屬貨主、裝卸工藝要求等的不確定性。

3.2 煤炭中轉(zhuǎn)碼頭集成調(diào)度分析

煤炭中轉(zhuǎn)碼頭調(diào)度環(huán)節(jié)所涉及的作業(yè)子系統(tǒng)包括：卸船系統(tǒng)、皮帶機輸送系統(tǒng)、堆場堆取系統(tǒng)、裝船系統(tǒng)、計算機輔助系統(tǒng)等。裝卸作業(yè)設備主要有卸船機、皮帶輸送機、堆取料機和裝船機等。在碼頭的實際運營過程中，船舶到港之前，碼頭會根據(jù)船公司提供的船型、預計到港時間等信息制定靠泊計劃，并根據(jù)實際到港時間進行相應調(diào)整。船舶到港后，安排船舶靠泊，并根據(jù)船上所搭載的煤種、堆場垛位剩余容量和堆場流程是否可用等信息制定堆場堆垛計劃，選擇堆料垛位和堆場流程，進行卸船作業(yè)，卸船作業(yè)完成后，船舶離港。同樣，對于裝船作業(yè)，首先也要根據(jù)船舶的預到港時間和船型等信息制定泊位計劃，再根據(jù)所需煤種、堆場流程等信息確定取料垛位。由于在卸船作業(yè)和裝船作業(yè)中共用堆場流程和堆場設備，所以在制定堆場垛位計劃時，要進行綜合考慮，避免堆場流程的沖突和干涉。煤炭中轉(zhuǎn)碼頭裝卸作業(yè)集成調(diào)度流程如圖1所示。

船舶計劃調(diào)度需要為未來一批船舶的生產(chǎn)制定作業(yè)計劃,一個船舶生產(chǎn)調(diào)度計劃的制定需要為每艘船舶確定以下內(nèi)容：（1）為船舶指定裝船（或卸船）泊位；（2）預計船舶靠泊、開始作業(yè)及完成作業(yè)離港時間；（3）為船舶煤炭指定堆場垛位；（4）給出確定的卸船（或裝船）流程。

3.3 卸船-堆場-裝船集成調(diào)度優(yōu)化模型

3.3.1 模型假設?；诿禾恐修D(zhuǎn)碼頭集成調(diào)度問題與集成調(diào)度作業(yè)的流程，考慮到盡量接近于現(xiàn)實，使得模型實用性更強的特點，權衡現(xiàn)實調(diào)度工作中調(diào)度因素的主次以及模型的可解性，本模型做如下假設：

（1）計劃期內(nèi)到港船舶的裝卸量、煤種等信息已知。（2）每艘船舶服務完畢后才能離港，船舶裝卸過程中不存在移泊現(xiàn)象，每艘船舶必須且只能被服務一次。

（3）船舶的靠泊時間、離泊時間由船型大小決定，根據(jù)實際統(tǒng)計數(shù)據(jù)，設為定值。

（4）裝卸船流程的作業(yè)效率取決于碼頭岸邊作業(yè)效率。船舶裝卸過程中，不會由于突發(fā)原因產(chǎn)生作業(yè)中斷和換流程的情況。

（5）堆場垛位總?cè)萘亢投汛鏍顟B(tài)滿足到港船舶的裝卸需求。

3.3.2 模型重要符號說明

（1）集合：

C：需要調(diào)度的卸船船舶集合，C={1,2,...,c}，計劃期內(nèi)到達的卸船船舶，共c艘；

D：需要調(diào)度的裝船船舶集合，D={1,2,...,d}，計劃期內(nèi)到達的裝船船舶，共d艘；

E：到港船舶集合，E=C?D，計劃期內(nèi)到港船舶，共c+d艘；

A：卸船泊位集合，A={1,2,...,a}，共a個卸船泊位；

B：裝船泊位集合，B={1,2,...,b}，共b個裝船泊位；

M：碼頭可堆存的所有煤種集合，M={1,2,...,m}，共m個煤種；

Mc：卸船船舶c所載煤種集合；

圖1 煤炭中轉(zhuǎn)碼頭裝卸作業(yè)集成調(diào)度流程

Md：裝船船舶d待裝煤種集合；

P：堆場流程集合，P={1,2,...,p}，堆場共p條堆取料流程線，包含堆取料設備；

J：碼頭堆場集合，J={1,2,...,j}，共 j條堆場；

Ij：堆場 j各塊空閑垛位集合；

Fj：堆場 j各塊占用垛位集合；

Mf：垛位 f堆存的煤種集合；

（2）模型參數(shù)

sc：卸船船舶c需求卸載量；

sd：裝船船舶d需求裝載量；

ha：卸船泊位a岸邊作業(yè)效率；

hb：裝船泊位b岸邊作業(yè)效率。

（3）決策變量

3.3.3 目標函數(shù)及模型約束。根據(jù)以上分析,本調(diào)度優(yōu)化模型的優(yōu)化目標為船舶總在港時間最短。假設現(xiàn)有e艘船舶需要調(diào)度,則目標函數(shù)可表示為：

注：tdeep表示船舶e的離港時間，taerr表示船舶e的到港時間。

約束1：一次性作業(yè)約束與唯一性約束

到港的每艘船舶都必須被服務,且每艘船舶僅能在一個泊位上完成整個作業(yè)。該艘船上的一種煤炭只能由一個堆場流程進行裝卸，一個流程進行作業(yè)時只能分配到對應可達的堆垛。

約束2：堆場約束

（1）堆場容量約束。對于卸船船舶，需要卸載的煤炭量不能超過目標空閑垛位的最大容量。

式中rjti表示t時刻，在堆場 j空閑垛位i上空閑的網(wǎng)格數(shù)，gj表示堆場j單個空閑網(wǎng)格的最大堆存量。

對于裝船船舶，需要裝載的煤炭量不能超過目標占用垛位的煤炭堆存量。

式中bf表示垛位 f的煤炭堆存量。

（2）煤種約束。裝船船舶所需煤種必須與堆場煤種相同，卸船煤種必須放到該煤種指定的條形堆場。

（3）垛位網(wǎng)格刻度約束。安排的垛位刻度滿足堆場刻度范圍。

約束3：船舶靠泊約束。當指定靠泊泊位空閑時船舶才開始靠泊。

約束4：船舶作業(yè)流程約束。當目標流程可用時船舶才開始裝卸作業(yè)。

3.4 面向船舶到達事件的啟發(fā)式算法設計

3.4.1 算法的基本思想。（1）按照先到先服務的原則,依次為到港船舶制定生產(chǎn)計劃；（2）根據(jù)到港船舶是卸船船舶還是裝船船舶，以及相應泊位占用情況，給船舶分配泊位；（3）根據(jù)船舶裝卸煤種和煤量,篩選出可堆料或可取料的堆垛范圍；（4）根據(jù)裝卸船工藝的可達性約束，進一步篩選可堆料或取料的堆場垛位；（5）根據(jù)船舶的最早可作業(yè)時間和煤炭的分布均勻性,確定堆場流程和堆取料垛位；（6）算法優(yōu)先考慮有特殊作業(yè)要求的船舶,如篩分和配煤要求,因為特殊作業(yè)要求的船舶數(shù)量較少；（7）算法本身設置搜索停止條件。

3.4.2 算法的基本流程。面向船舶到達事件的啟發(fā)式搜索算法基本流程如圖2所示。算法首先判斷到港船舶是卸船還是裝船船舶，如果是卸船船舶，首先根據(jù)泊位空閑情況和靠泊條件分配卸船泊位；再判斷是否需要篩分特殊作業(yè)流程為之服務，而后根據(jù)船舶所載煤炭種類、載煤量等信息,以可完成卸船作業(yè)時間最短為選擇原則,確定堆場流程和堆料堆垛。如果到港船舶為裝船船舶，首先根據(jù)泊位空閑情況和靠泊條件分配裝船泊位；再判斷是否需要配煤特殊作業(yè)流程為之服務，而后根據(jù)船舶所需裝載的煤炭種類、載煤量等信息，以可完成裝船作業(yè)時間最短為選擇原則，確定堆場流程和取料堆垛。

圖2 面向船舶到達事件的啟發(fā)式搜索算法基本流程

4 案例分析

4.1 案例描述

我國南方某水轉(zhuǎn)水煤炭中轉(zhuǎn)碼頭設計年通過能力為4 000萬t。卸船碼頭：布置2個10萬噸級卸船泊位X1和X2以及2條卸船流程線，卸船設備包括2臺鏈斗式連續(xù)卸船機和4臺橋式卸船機，卸船效率為1 800t/h；裝船碼頭：布置1個5萬噸級與4個3 000t級散貨船泊位，編號分別為Z1-Z5，共布置4條裝船流程線，裝船設備有4臺移動式裝船機，裝船效率為3 000t/h。堆場平行于碼頭布置，采用“8臺堆取料機+2臺取料機”的設備布置形式，額定堆料能力5 400t/h，取料能力3 000t/h；堆場共設有5條堆場，堆場設計總?cè)萘?20萬t。4條堆取料機軌道梁，每條軌道梁上均布置有2條堆取料作業(yè)線，既可滿足碼頭裝船作業(yè)線的需要，又可避免堆、取料作業(yè)的相互干擾?，F(xiàn)采用該煤炭中轉(zhuǎn)碼頭實際生產(chǎn)中一段時間內(nèi)共30艘船舶的到達信息為模型輸入?yún)?shù)，見表1。

表1 船舶到港信息表

4.2 模型基本參數(shù)設定

裝船船舶靠泊時間為8-10min的隨機分布，離泊時間為10min；卸船船舶靠泊時間為30min，離泊時間為20min；工作時間包括流程啟動時間和船舶實際裝卸時間，大約為11-17min，根據(jù)泊位和裝卸垛位之間的實際位置計算得到。

4.3 模型試驗與求解結果

運算耗時為1.372 352s，船舶總在港時間為136.02h,船舶總的作業(yè)時間為116.08h，船舶平均等待時間約為21min。船舶具體的作業(yè)計劃信息見表2，顯示了裝卸船舶的靠泊泊位、靠泊時間、堆取料機、堆場流程、裝卸垛位、離港時間等信息，顯現(xiàn)給港口調(diào)度人員。

表2 船舶計劃信息表

5 結論

本文以水轉(zhuǎn)水煤炭中轉(zhuǎn)碼頭裝卸作業(yè)系統(tǒng)為研究對象，以煤炭港口生產(chǎn)流程工藝為基礎，分析了卸船作業(yè)、堆場作業(yè)、裝船作業(yè)調(diào)度之間的關系，說明了集成調(diào)度研究的必要性。綜合考慮影響調(diào)度的因素，構建了以船舶在港時間最短為目標中轉(zhuǎn)型煤炭碼頭裝卸作業(yè)系統(tǒng)集成調(diào)度問題的數(shù)學模型。根據(jù)模型的實際問題設計了啟發(fā)式算法求解集成模型，并用算例證明了模型的有效性。

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Integrated Dispatching Model and Optim ization of Loading/unloading Activity System of Coal Transfer Terminals

LiuQiaobin,ZhouQiang
(School of Logistics Engineering,Wuhan University of Technology,Wuhan 430063,China)

In this paper, on the basis of the work flow of the coal transfer terminal, we analyzed the influence factors of the coordination of the vessel discharging process, stacking process, and ship loading process as well as the relationship between the processes. Then focusing on the integrated dispatching and optimization of the loading/unloading activities of a medium- sized coal transfer terminal, we built the integrated dispatching model of the loading/unloading system of the terminal targeting at the shortest mean port time of the vessels, used the heuristic algorithm to solve it and yielded the optimal dispatching solution for each link in the loading/unloading system of the terminal.

coal terminal; loading/unloading activity; integrated dispatching; heuristics

F552;O141.4

A

1005-152X(2017)04-0097-06

2017-03-01

劉巧斌（1992-），男，湖南株洲人，武漢理工大學碩士研究生，研究方向：港口物流系統(tǒng)分析與建模。

doi∶10.3969/j.issn.1005-152X.2017.04.023