Modelo estendido de programação matemática com estratégia de horizonte rolante para a otimização do transporte de petróleo em redes dutoviárias integradas

Abstract

Resumo: A otimização do uso de dutovias que transportam petróleo e produtos derivados por longas distâncias tem se tornado um desafio cada vez mais relevante, impulsionado pelo crescimento contínuo da demanda desses produtos e pela complexidade associada à expansão da capacidade ou à implantação de novas infraestruturas dutoviárias. Nesse contexto, esta pesquisa tem por objetivo analisar e estender o modelo de programação matemática para o scheduling de petróleo bruto proposto por Shah (1996), um dos estudos pioneiros na área e que impulsionou diversas pesquisas posteriores. A proposta de estudo se deve ao fato de que o modelo original de Shah (1996), embora fundamental para o desenvolvimento da área, adota uma visão simplificada do problema, sem contemplar características e restrições essenciais para aplicação em cenários reais. As melhorias foram propostas em três etapas: unificação dos modelos originais do autor, uma vez que é utilizada estratégia de resolução hierarquizada com a decomposição da dutovia em dois segmentos; extensão do modelo original unificado com a adição de restrições que englobam especificações mais complexas de operação, aproximando o modelo às condições reais de transporte; e implementação da estratégia de horizonte rolante para resolver o modelo unificado estendido, visando a otimização de cenários de planejamento mais longos ou com infraestruturas maiores. Os novos modelos propostos foram implementados e validados utilizando o software Gurobi. Os resultados demonstraram que a unificação dos modelos de Shah (1996) aprimorou a adaptabilidade, permitindo encontrar scheduling viável em cenários nos quais a abordagem original não obteve solução. O modelo unificado com as restrições adicionais, por sua vez, eliminou inconsistências operacionais presentes no modelo de Shah (1996), aprimorou a qualidade da solução em instâncias distintas e tornou o modelo mais aderente às condições operacionais reais de transporte. Por fim, a estratégia de horizonte rolante mostrou-se mais eficiente computacionalmente, possibilitando a obtenção de scheduling para instâncias com horizontes de planejamento oito vezes mais longos ou com infraestruturas mais complexas, inclusive em casos para os quais a resolução unificada não obteve solução ótima dentro do limite de oito horas estabelecido

Abstract: The optimization of long-distance pipelines transporting petroleum and petroleum derivatives has become an increasingly relevant challenge, driven by continuous growth in demand for these products and the complexity associated with capacity expansion or the implementation of new pipeline infrastructure. In this context, this research aims to analyze and extend the mathematical programming model for crude oil scheduling proposed by Shah (1996), a pioneering study in the field that has inspired numerous subsequent researches. This study is motivated by the fact that Shah's (1996) original model, although fundamental to the development of the field, adopts an overly simplified view of the problem, lacking some essential features and constraints for real-world application. The proposed modifications were developed in three stages: unification of the Shah's original models, which were initially solved through a hierarchical strategy based on the decomposition of the pipeline into two segments, extension of the original unified by incorporating additional constraints that capture more complex operational specifications, thereby bringing the model closer to real transport conditions, and implementation of a rolling horizon strategy to solve the extended unified model, aiming to optimize longer-term planning scenarios or larger infrastructures. The new proposed models were implemented and validated using the software Gurobi. The results demonstrated that the unification of Shah’s (1996) models improved adaptability, enabling the identification of feasible schedules in scenarios where the original approach failed to find a solution. The unified model with additional constraints further eliminated operational inconsistencies present in Shah’s (1996) formulation, enhanced solution quality across different instances, and made the model more consistent with real operational transportation conditions. Finally, the rolling horizon strategy proved to be computationally more efficient, allowing the attainment of schedules for instances with planning horizons up to eight times longer or with more complex infrastructures, even in cases where the unified approach failed to converge to an optimal solution within the established eight-hour limit