Tesis:
Algunas técnicas heurísticas para la optimización de la explotación y logística de los hidrocarburos gaseosos.
- Autor: UDIAS MOINELO, Angel Luís
- Título: Algunas técnicas heurísticas para la optimización de la explotación y logística de los hidrocarburos gaseosos.
- Fecha: 2004
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS DE MINAS
- Departamentos: MATEMATICA APLICADA Y METODOS INFORMATICOS
- Acceso electrónico:
- Director/a 1º: ELORZA TENREIRO, Francisco Javier
- Resumen: Con esta tesis se pretende contribuir a la optimización de los procesos industriales relacionados con la explotación y la logística de los hidrocarburos gaseosos aplicando técnicas heurísticas, normalmente evolutivas, o hibridándolas con otro tipo de técnicas numéricas de optimización. En la actualidad los hidrocarburos gaseosos son una de las fuentes energéticas más empleadas y limpias, con lo que la utilización de técnicas adecuadas de optimización en los procesos industriales de extracción, aprovisionamiento o distribución del gas, implicará ahorros importantes. Sin embargo, la optimización de estos procesos industriales reales presenta muchas dificultades, puesto que, además de implicar modelos matemáticos complejos, frecuentemente el comportamiento del problema es no lineal y muchas de las variables tienen naturaleza discreta o entera. Por todo ello, desarrollar sistemas de optimización para los que no resulten insuperables dichas dificultades prácticas, dado el gran tamaño de los problemas que se plantean, resulta a día de hoy imposible para cualquier técnica de optimización clásica; por lo que las investigaciones se han movido en la línea de intentar resolverlos empleando técnicas heurísticas. Uno de los problemas de optimización que se plantea en el diseño y planificación de la explotación de un yacimiento de hidrocarburos, es la localización óptima de un número de pozos, a priori desconocido, con el fin de mejorar los ratios de extracción. En este caso, la dificultad para la toma de decisiones proviene de las incertidumbres espaciales de los modelos de yacimientos y de las no linealidades presentes en los mismos. Se han conseguido resultados muy interesantes al acoplando la técnica de los algoritmos genéticos con simuladores numéricos de yacimientos, en equipos monoprocesador, ya que el sistema desarrollado converge hacia soluciones de calidad con un número de iteraciones similar a las empleadas por técnicos experimentados; lo cual implica importantes ahorros económicos y de tiempos de cálculo y con la ventaja adicional de que las técnicas evolutivas pueden ser paralelizadas de forma muy sencilla. El resto de innovaciones y desarrollos presentados en esta tesis están relacionados con la optimización logística del aprovisionamiento, almacenamiento y distribución en la cadena de aprovisionamiento de REPSOL-YPF y para diferentes horizontes temporales de planificación. Dichos desarrollos producen mejoras tanto más importantes cuando la realidad industrial se aleja más de tener un comportamiento lineal o tiene un mayor número de variables discretas. Así, se ha aplicado la técnica de los algoritmos genéticos al problema de asignación de los clientes de gas licuado del petróleo que deben ser abastecidos desde cada planta de envasado y distribución, minimizando el coste conjunto de producción y transporte, consiguiéndose resultados más económicos que con la metodología de que se disponía hasta el momento, cuya aplicación implicaba la asunción de simplificaciones muchas veces excesivas. También se ha empleando un algoritmo genético para la optimización del problema de aprovisionamiento para la Península Ibérica de gases licuados del petróleo mediante buques de importación discretos, en el que una de las representaciones aportadas en esta tesis ( lista de tareas), se muestra muy eficaz y robusta, alcanzando soluciones óptimas o muy próximas a ellas. De todos los problemas tratados, los dos correspondientes a la planificación diaria de una gran compañía distribuidora de gas son los que presentan mayor complejidad. Uno es el relativo a la distribución de gas natural mediante una red de gasoductos, lo que supone una no linealidad importante y un aprovisionamiento con fuentes continuas y discretas. En este caso, a pesar de que el horizonte de optimización era de 3 meses y de la dificultad para realizar un modelo hidráulico suficientemente realista, la integración entre un algoritmo genético y dicho modelo, es capaz de resolver eficazmente el problema de suministro diario planteado. Para el otro problema de planificación diaria, planteado en una red de distribución de gran tamaño de naturaleza mixta entero/continua sometida a un gran número de restricciones, se realizaron y analizaron diversos modelos, cada uno de los cuales aplica técnicas de optimización diferentes. Este problema resultó demasiado complejo para los optimizadores basados en programación mixta y con el algoritmo genético diseñado produjo resultados pobres y computacionalmente muy costosos. Sin embargo, la hibridación de un algoritmo de temple simulado con una técnica de programación lineal avanzada, donde el primero trata las variables discretas (decisiones de importación y cabotaje), se mostró muy eficaz a la hora de encontrar soluciones de calidad en un tiempo de cálculo aceptable para los ordenadores usuales hoy en día; lo que hace que este desarrollo se haya comenzado ya a utilizar para realizar la planificación a corto plazo de la compañía.