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    基于Flexsim的集裝箱碼頭裝卸仿真

    2018-10-10 11:19:32張程樂婉
    水運管理 2018年8期

    張程 樂婉

    【摘 要】 為提升集裝箱碼頭機械設備運行效率,降低碼頭運營成本,以某集裝箱碼頭的裝卸作業(yè)流程為研究對象,借助Flexsim仿真平臺構建系統(tǒng)模型,對碼頭作業(yè)現(xiàn)狀進行分析。結合Flexsim軟件中的實驗管理器對數(shù)據(jù)進行置信度為90%的概率分析,提出較優(yōu)的港口資源配置方案。方案覆蓋從船舶進入航道開始到集裝箱疏運出港為止的整個過程,并且將不同類型的集裝箱在堆場進行分區(qū)堆存,使得仿真模型更加完整合理,可為港口管理者提供相應的決策支撐。

    【關鍵詞】 Flexsim;集裝箱碼頭;裝卸作業(yè);資源配置優(yōu)化;裝卸流程仿真

    0 引 言

    隨著我國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)以及“工業(yè)4.0”的到來,港口將呈現(xiàn)工業(yè)智能化、高度自動化、信息技術化和低碳環(huán)保的發(fā)展趨勢。資源優(yōu)化配置對提高集裝箱碼頭的作業(yè)效率顯得尤為重要,利用Flexsim仿真軟件對碼頭作業(yè)過程進行模擬是優(yōu)化碼頭裝卸作業(yè)效率的重要手段之一。本文以某集裝箱碼頭的裝卸工藝流程為研究對象,分析港口作業(yè)子系統(tǒng)的組成和特點,運用Flexsim軟件建立離散系統(tǒng)模型,對不同的裝卸工藝方案進行預演,為復雜的港口集裝箱裝卸系統(tǒng)規(guī)劃設計與管理決策提供科學合理的指導意見。

    1 某集裝箱碼頭作業(yè)情況

    1.1 碼頭布局

    某集裝箱碼頭占用岸線長度為1 400 m,港池寬度為600 m、碼頭前沿吃水深度為15.5 m,有4個10萬噸級集裝箱專用泊位及相應駁船泊位,后方堆場占地面積達108萬m2,碼頭閘口有進閘通道16條、出閘通道12條,該碼頭具體布局情況見圖1。

    1.2 設備配置

    該碼頭擁有先進的裝卸機械設備和計算機智能管理系統(tǒng)。港口裝卸機械設備有岸橋、場橋、堆高機、輪胎吊等流動作業(yè)機械,有超巴拿馬型的大型集裝箱裝卸橋19臺、門式起重機12臺、龍門吊60臺,有港內牽引車、堆高機、正面吊、叉車、汽車吊、輪胎吊等流動機械設備200多臺。

    1.3 碼頭作業(yè)流程

    該碼頭采用的集裝箱裝卸工藝流程系統(tǒng)由碼頭前沿裝卸子系統(tǒng)、水平搬運子系統(tǒng)、堆場裝卸子系統(tǒng)以及閘口子系統(tǒng)等構成,見圖2。

    2 基于Flexsim的仿真模型構建和分析

    2.1 確定仿真模型實體

    Flexsim建模分兩部分,第一部分是船舶在錨地等待裝卸作業(yè)的過程,第二部分是集裝箱在港內裝卸搬運的過程。Flexsim中的主要實體如表1所示。為了簡化復雜的操作過程,裝卸仿真研究只研究單艘船舶在某一特定泊位的裝卸。在Flexsim中:發(fā)生器代表已經(jīng)靠泊等待裝卸的船舶;多個處理器分別代表不同的岸橋和場橋;叉車代表水平搬運機械集裝箱卡車(下文簡稱“集卡”);貨架代表集裝箱堆場;吸收器代表實體直接離開系統(tǒng),即集裝箱出碼頭閘口。

    2.2 建立邏輯關系

    在船舶靠泊過程中,可能會出現(xiàn)船舶等待裝卸作業(yè)的情況,因此建立一個暫存區(qū)表示船舶靠泊的排隊狀況。

    仿真系統(tǒng)的驅動機制是任務序列規(guī)則。在港口進行裝卸搬運作業(yè)過程中,對于該集裝箱碼頭而言,單艘船舶的裝卸一般需要兩臺岸橋同時運作。當集裝箱離開岸橋時,系統(tǒng)需要指派水平運輸工具來搬運集裝箱,此時的任務分配器分配一定數(shù)量的集卡在碼頭前沿和堆場之間運輸集裝箱。一部分集裝箱從出閘口送出直接離開系統(tǒng),另一部分集裝箱根據(jù)其類型被存放到不同的堆場。作業(yè)中除了岸橋里的暫存區(qū)到任務分配器的連接是無方向的外,其他邏輯連接均有方向,此方向即集裝箱的流動方向。Flexsim所建立的邏輯關系如表2所示。

    2.3 設置參數(shù)

    2.3.1 船舶到達參數(shù)

    根據(jù)大量的調查資料確定船舶到港情況服從泊松分布,相繼到港的兩艘船舶的間隔時間t服從指數(shù)分布,其概率為

    2.3.2 船舶裝卸及集裝箱類型情況說明

    船舶到達按港口制定的船舶裝卸作業(yè)計劃時間表,模型中“數(shù)量”指船舶需要卸載的集裝箱數(shù)量;臨時實體流中發(fā)送至下一端口的方式設為隨機可用端口,即集裝箱被任意一個可用岸橋進行卸船作業(yè);在“創(chuàng)建觸發(fā)”中根據(jù)不同的百分比設置臨時實體類型,在“離開觸發(fā)”中根據(jù)不同的臨時實體類型設置相應的顏色用以區(qū)分。在所有到港集裝箱中:60%為進口普通箱,用紅色表示;30%為中轉箱,用綠色表示;10%為特種箱,用藍色表示。

    2.3.3 岸橋相關參數(shù)

    處理器中的最大容量設置為2.00(模型中以1個臨時實體代表1個標準箱,以2個實體來代表1個40英尺的集裝箱),默認為臨時實體走完處理器全長才被釋放到下一端口;加工時間為岸橋裝卸1個集裝箱的時間,時間設置為60 s(可以根據(jù)設備具體情況進行合理的設置或者設置為服從于某一特定的函數(shù)分布);岸橋在裝卸過程中可能發(fā)生故障,設故障形式為MTBF_MTTR_1)。

    2.3.4 水平搬運參數(shù)

    (1)分配器參數(shù)設置。在實際的港口操作中,岸橋的作業(yè)過程往往需要多輛集卡進行配合裝卸,因此從碼頭前沿至堆場的水平搬運需要分配器指派一定數(shù)量的集卡。

    (2)集卡的設置。設置水平搬運機械最大速度為5 m/s,裝載時間和卸載時間可以根據(jù)實際情況來設定平均值,也可以設置它服從某一函數(shù)分布;模型的裝載時間和卸載時間分別服從Normal(18,2,0)和Normal(12,2,0),其中第一個參數(shù)為均值,第二個參數(shù)為方差,第三個參數(shù)為隨機流(通常取值為0)。

    2.3.5 堆場參數(shù)設定

    (1)卸船后的集裝箱有進入堆場堆存的,也有直接運出港口的;模型中設置70%的集裝箱進入堆場堆存,30%的集裝箱運出港口。

    (2)不同類型的集裝箱在堆場上是分區(qū)堆存的,在Flexsim中通過設置臨時實體流根據(jù)返回值選擇輸出端口來實現(xiàn)此項操作。

    (3)場橋的最大容量設為2.00,裝卸1個集裝箱的作業(yè)時間設置為50 s。

    (4)場橋的故障形式設為MTBF_MTTR_2。

    (5)出閘口設置為吸收器,回收策略為不回收實體,實體流的輸入選用拉入模式,即任意實體類型均可離開系統(tǒng)。

    除了以上參數(shù)設置外,其他的參數(shù)均采用默認值。仿真模型運行前后的整體界面如圖3所示。

    2.4 仿真結果

    2016年該碼頭集裝箱吞吐量為578.6萬TEU,水水中轉集裝箱吞吐量為470萬TEU。根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù),近年來港口進口箱量約為進出口箱量的50%,由此推算2016年日均卸船進港箱量為 TEU。由于仿真模型是對進口集裝箱的卸船作業(yè)情況進行的模擬,因此扣除了水水中轉集裝箱數(shù)。

    2.4.1 不同到港箱量條件下的設備利用率

    改變發(fā)生器中臨時實體的數(shù)量來設置不同的到港箱量,在其他各類機械設備保持不變的情況下,分析到港箱量分別為500、、、和 TEU時碼頭岸橋和場橋的運行情況,最終運行結果如表3所示。

    由表3可知,集裝箱的單箱處理時間隨著到港箱量增加逐漸縮短。當?shù)礁巯淞繛? 500 TEU時,港口各機械設備利用率較高;當?shù)礁巯淞繛? 000 TEU或2 500 TEU時,由于箱量過多造成港口作業(yè)瓶頸,使得各機械設備的生產(chǎn)效率增幅明顯減小,甚至出現(xiàn)了小幅降低的情況。因此,該碼頭的日均卸船箱量處于1 500 TEU時可使各機械設備利用率指標最優(yōu)。

    2.4.2 不同集卡數(shù)量條件下設備利用率

    在上述仿真研究基礎上,為1 500 TEU到港箱量選擇合理的設備配置數(shù)量情況見表4。

    岸橋的利用率隨著集卡配置數(shù)量的增加而呈上升趨勢,但當集卡數(shù)量增至10輛和12輛時岸橋利用率無變化。對場橋而言,隨著配置集卡數(shù)量增加其利用率呈先升后降趨勢,場橋1利用率在配置10輛集卡時達到最高,場橋2、場橋3利用率在配置8輛集卡時達到最高。由于配置10輛集卡時場橋2、場橋3的利用率與最高利用率無顯著差異,而此時其他機械可以達到較高的利用率,因此配置10輛集卡較為合理。

    3 結 語

    借助Flexsim仿真系統(tǒng)建立離散仿真模型是對集裝箱碼頭裝卸工藝進行優(yōu)化的重要手段之一。針對某集裝箱碼頭的實際作業(yè)情況,F(xiàn)lexsim仿真船舶從進入港區(qū)航道至集裝箱運出港口的整個作業(yè)流程,將不同類型的集裝箱在堆場進行分區(qū)堆存,對仿真系統(tǒng)中各個實體進行合理的參數(shù)設置,使得仿真結果更具合理性,可為港口管理者提供相應的決策支撐。

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