石油供应链计划层优化与不确定性风险管理模型

提出了一种基于有限场景的两阶段随机混合整数线性规划(MILP)模型,来优化不确定条件下多周期、多层级的石油工业供应链的计划层管理。模型以碳排放税的形式将减少CO2排放的环境目标融入到经济目标之中。供应链的各级节点均以黑箱的形式存在,使模型得以简化,在时间尺度相对较长的计划层获得优化结果,为供应链的计划与管理提供指导方案。并且分析了算例最优期望收益的风险性,在此基础上引入风险管理约束,得到了带有风险管理约束的供应链计划层优化模型。该模型的结果与原模型相比,期望收益附近的收益风险性降低。     

石油供应链计划层优化与不确定性风险管理模型

提出了一种基于有限场景的两阶段随机混合整数线性规划（MILP）模型,来优化不确定条件下多周期、多层级的石油工业供应链的计划层管理。模型以碳排放税的形式将减少CO₂排放的环境目标融入到经济目标之中。供应链的各级节点均以黑箱的形式存在,使模型得以简化,在时间尺度相对较长的计划层获得优化结果,为供应链的计划与管理提供指导方案。并且分析了算例最优期望收益的风险性,在此基础上引入风险管理约束,得到了带有风险管理约束的供应链计划层优化模型。该模型的结果与原模型相比,期望收益附近的收益风险性降低。     

供应链管理模型及其应用

建立了一个包括供应商、制造商、销售商在内的集成化动态模型。这一模型含有线性状态方程和神经网络非线性模型,提出了库存成本、供应成本、生产水平等在内的供应链目标函数。采用遗传进化规划计算了供应链模型的优化解,并以辽阳石油化纤公司为例进行了供应链系统分析、设计和仿真。     

基于SCSO-SVM的行业供应链风险检测优化方法

为实现供应链风险等级的高精度检测，基于SVM的参数设置对SVM的性能的影响，提出一种基于沙丘猫群算法(SCSO)优化SVM的供应链风险等级检测方法。首先，通过层次分析法建立供应链风险等级评价指标体系；之后，由于SVM的参数设置会影响到SVM的性能，利用SCSO算法对SVM的参数进行了优化，并给出了一种新的基于SCSO-SVM的供应链风险识别算法。与单独的SVM模型相比，SCSO-SVM的供应链风险检测的准确率分别提高了3.06、7.04个百分点，从而说明SCSO-SVM可以有效提高供应链风险检测的精度。     

化工企业供应链长期规划与投资决策体系

提出了化工企业供应链长期规划与投资决策的基本策略.首先,基于企业运营的3类战略目标（企业利益目标、社会利益目标和顾客利益目标）,采用层次分析法建立投资决策全面评价体系.然后,根据投资决策全面评价体系,建立供应链长期规划与解瓶颈的多目标优化模型,并提出了系统可操作性指标的量化方案.最后,结合投资决策全面评价的权重体系,采用目标规划,对该多目标优化模型求解,作出优化的投资决策.以某炼油厂的扩产规划为例,进行了供应链长期规划与投资决策的实例研究.     

乙腈精制过程优化研究

运用Aspen Plus模拟平台的优化功能,以能耗最小为目标,产品质量为约束,建立了乙腈精制工艺的全流程优化模型.模拟优化结果同时得到了所有调节变量的最优操作点,为装置的整体设计和操作优化提供了依据.     

基于动态优化的催化裂化装置再生器裕量分析与控制设计（Ⅰ）动态优化的数学描述

从操作和控制的角度,通过动态优化的方法求解催化裂化装置再生器的工艺裕量与控制设计。该动态优化问题的数学描述包括催化裂化装置反应-再生系统和配套控制系统的动态模型、多回路PID控制器结构模型、过程不确定性模型、稳态起始点约束、生产要求和操作约束及目标函数等。该优化问题是一个带有0-1变量约束的多目标混合整数动态优化问题,具有分别描述控制性能指标和工艺指标的两个不相关目标函数。对两个优化目标进行折中处理,可以使设计结果既能满足工艺要求,又能实现良好的自动控制。     

Margin analysis and control design of FCCU regenerator based on dynamic optimization（Ⅰ）Mathematical description of dynamic optimization

从操作和控制的角度,通过动态优化的方法求解催化裂化装置再生器的工艺裕量与控制设计。该动态优化问题的数学描述包括催化裂化装置反应-再生系统和配套控制系统的动态模型、多回路PID控制器结构模型、过程不确定性模型、稳态起始点约束、生产要求和操作约束及目标函数等。该优化问题是一个带有0-1变量约束的多目标混合整数动态优化问题,具有分别描述控制性能指标和工艺指标的两个不相关目标函数。对两个优化目标进行折中处理,可以使设计结果既能满足工艺要求,又能实现良好的自动控制。     

考虑多因素的危险气体探测器选址优化方法

危险气体探测器是炼化装置安全的重要保护层,合理的选址可大幅提高检测效率,降低泄漏事故损失。本文从削减气体泄漏风险的角度提出了一种危险气体探测器选址的定量优化方法。基于多种影响危险气体泄漏扩散的外界因素,确定了危险气体泄漏场景发生概率、泄漏后果以及泄漏风险的定量表征方法。以累积泄漏风险最小化为优化目标,针对气体探测器的工作失效模式和冗余结构等内部因素,建立了考虑气体探测器不可用性、表决逻辑和条件风险值约束的选址优化模型,并提出求解优化方案的粒子群算法。以某柴油加氢装置为例进行算例研究,结果表明优化方案可有效削减气体泄漏风险,且效果明显优于原布设方案。后继还将开展优化模型的验证试验及多目标优化研究,以进一步提高优化模型的实用性。     

多目标优化在可持续化学品供应链设计中的应用

随着可持续发展在化学工程研究中的深入,提高化学品供应链的可持续性引起了研究人员的高度重视,然而可持续的三个指标是相互冲突的,如何在它们之间权衡得到最佳设计方案是决策者关注的重点。介绍了多目标优化技术和化学品供应链网络设计的现状,其中企业级优化(EWO)是供应链网络设计未来研究的重点;综述了多目标优化在解决供应链设计的可持续性指标中的应用现状,为供应链设计的进一步研究提供帮助。     

国际石化工程项目供应链总建设成本的敏感性分析

在经济全球化的发展趋势下,中国企业在境外建设的石化工程项目日益增多.国际石化工程项目的供应链结构复杂,使得影响该类型工程供应链成本的不确定性因素较多.为了研究不同因素对国际石化工程项目供应链总建设成本的影响的大小,以海外乙烯裂解项目为例,针对实际工程供应链的特点,建立了供应链总建设成本的评价模型,选取采购价格、单位运费、库存时间和汇率4个不确定性因素,利用敏感性分析的方法分别计算各因素的敏感度系数,找出敏感因素,并针对采购价格和汇率较为敏感的两个因素介绍了一些对应的解决措施.结果说明了建立的供应链总成本模型可当作敏感性分析的评价指标,该方法适用于国际石化工程项目供应链的风险识别.     

Design under uncertainty of hydrocarbon biorefinery supply chains: Multiobjective stochastic programming models,decomposition algorithm,and a Comparison between CVaR and downside risk

A bicriterion, multiperiod, stochastic mixed‐integer linear programming model to address the optimal design of hydrocarbon biorefinery supply chains under supply and demand uncertainties is presented. The model accounts for multiple conversion technologies, feedstock seasonality and fluctuation, geographical diversity, biomass degradation, demand variation, government incentives, and risk management. The objective is simultaneous minimization of the expected annualized cost and the financial risk. The latter criterion is measured by conditional value‐at‐risk and downside risk. The model simultaneously determines the optimal network design, technology selection, capital investment, production planning, and logistics management decisions. Multicut L‐shaped method is implemented to circumvent the computational burden of solving large scale problems. The proposed modeling framework and algorithm are illustrated through four case studies of hydrocarbon biorefinery supply chain for the State of Illinois. Comparisons between the deterministic and stochastic solutions, the different risk metrics, and two decomposition methods are discussed. The computational results show the effectiveness of the proposed strategy for optimal design of hydrocarbon biorefinery supply chain under the presence of uncertainties. © 2012 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2012     

石化工业软件分类及自主工业软件成熟度分析

加快发展自主可控的工业软件,是我国石化行业实现高质量发展的当务之急,而摸清现状、找准短板是精准施策的前提。本文在对比分析几种主流智能制造参考模型的基础上,提出了石油化工行业“产品链、资产链、价值链”三链视图模型,进而将石油化工工业软件分为五大类,即研发设计类、生产管控类、石油供应链管理类、资产管理类和经营管理类,绘制了石化工业软件全景图谱和分类图谱;从功能、技术、商业三个维度设计了软件成熟度评估指标,通过对三大国营石化公司（中国石化、中国石油、中国海油）、部分大型民营企业、六十余家软件供应商调研,研究分析了自主石化工业软件的市场和成熟度情况,编制了自主软件成熟度图谱和供应商图谱,厘清了短板软件清单,形成对我国石油化工工业软件体系化的认识,为相关产业发展政策制定提供决策依据。     

Supply chain risk identification using a HAZOP‐based approach

Risk management has become imperative for today's complex supply chains. Most approaches reported in the literature have been ad‐hoc and specific to certain risks; a general and comprehensive approach is lacking. To address this, we present a structured methodology for risk identification. Supply chain networks are in many ways similar to chemical plants, therefore well‐established methods and concepts from chemical process risk management can be adapted to supply chains. Drawing from this analogy, we propose to represent supply chain structure and operations using flow and work‐flow diagrams, equivalent to process flow diagrams (PFDs) and operating procedures. Following the HAZard and OPerability (HAZOP) analysis method common in process safety, risk identification can be performed by systematically generating deviations in different supply chain parameters and identifying their possible causes, consequences, safeguards, and mitigating actions. The application and benefits of the proposed approach are demonstrated using a refinery supply chain case study. © 2009 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2009     

面向石化企业间物流集成计划优化的模型及应用

在石油化工行业,上下游企业的联合生产是供应链优化的主要途径和重要手段。但由于石化企业的生产工艺过程复杂且设计相互独立,企业间的协同生产往往仅存在于大型石化集团统一设计、建造的炼化联合生产系统中。本文提出了适用于独立运营的石化企业集成的前提条件和建模方法,以独立生产的炼油厂和烯烃厂为研究对象,基于其生产物流计划模型,建立统一的联合生产计划优化模型。该集成优化模型为混合整数线性规划模型,以生产效益最大化作为优化求解目标,并分析了市场需求平稳、萎缩和旺盛3种不同的案例场景。实例计算表明,同独立生产相比较,石化企业的集成优化和联合生产能够降低物料存储成本和总成本,节省优化求解所需的计算资源,并促进经济效益的提升。     

过程工业的集成供应链管理研究

分析了过程工业的特点和供应链管理在过程工业的应用现状,提出过程工业应通过采用集成供应链管理获得效益,即结合过程工业自身的特点,根据过程系统的功能层次模型和流结构模型,建立过程系统在投资决策、市场运营、管理控制3个不同运行层次上的集成供应链模型,并采用适当的优化策略求解,以求得企业在全生命周期内最大的综合效益。最后介绍了面向智能体的过程工业集成供应链建模方法以及求解策略。     

基础油供应链生产-分销计划模型及其优化

随着市场全球化的飞速发展,供应链思想已渗透到各行各业,是一种新型的企业管理思想。然而在一些 产业结构不合理、急需产业升级的领域,几乎没有相关的供应链研究,譬如石油化工领域的量化研究少之又少。 本文分析了在独立决策下基础油供应链生产、分销系统中,信息不共享,生产商、分销商以及客户只追求各自 利益最大化,忽视甚至是损害了供应链整体利益的现象。针对上述现象,构建了生产-分销集成计划模型,以实 现供应链总成本和总反应时间最小,提出了一种基于粒子群算法寻找多目标供应链网络Pareto 最优解的方法。 仿真实例的结果表明了集成模型的可行性和优越性。     

石油化工行业的成本管理

加入世贸组织后,我国将减让关税、取消非关税壁垒,给予国外公司石化产品贸易权和分销权,中国石化工业将面对来自跨国公司、周边国家和中东国家石油石化工业的巨大竞争压力。面对世界石化工业日益激烈的竞争,实施有效的成本管理,全方位降低成本,无疑是解决我国石化企业问题的良策之一。从我国国情出发,建议通过转变观念,强化管理,完善财务分析,加强资金管理、优化投资结构,减员增效,降低人工成本和管理费用、财务费用,改善生产技术水平,实现规模经济等手段,不断提高自身竞争力。     

Agent-based supply chain management—1: framework

In the face of highly competitive markets and constant pressure to reduce lead times, enterprises today consider supply chain management to be the key area where improvements can significantly impact the bottom line. More enterprises now consider the entire supply chain structure while taking business decisions. They try to identify and manage all critical relationships both upstream and downstream in their supply chains. Some impediments to this are that the necessary information usually resides across a multitude of resources, is ever changing, and is present in multiple formats. Most supply chain decision support systems (DSSs) are specific to an enterprise and its supply chain, and cannot be easily modified to assist other similar enterprises and industries. In this two-part paper, we propose a unified framework for modeling, monitoring and management of supply chains. The first part of the paper describes the framework while the second part illustrates its application to a refinery supply chain. The framework integrates the various elements of the supply chain such as enterprises, their production processes, the associated business data and knowledge and represents them in a unified, intelligent and object-oriented fashion. Supply chain elements are classified as entities, flows and relationships. Software agents are used to emulate the entities i.e. various enterprises and their internal departments. Flows—material and information—are modeled as objects. The framework helps to analyze the business policies with respect to different situations arising in the supply chain. We illustrate the framework by means of two case studies. A DSS for petrochemical cluster management is described together with a prototype DSS for crude procurement in a refinery.