2.5.1. Cấu trúc ma trận của bài toán thường gặp
Bảng 2.9: Cấu trúc ma trận của bài toán thường gặp
Cấu trúc biến Giá trị các biến Dấu RSH Cân bằng sản phẩm và bán sản Sản phẩm cuối Z1 Z2 Z3 (Q1) (Q2) (Q3) Z (Q)
phẩm
Ràng buộc khống chế chất lượng
Các ràng buộc đặc biệt
Ràng buộc về khả năng sản xuất, lưu trữ
HÀM KINH TẾ (MỤC TIÊU)
2.5.2. Xác định các hệ số cho bảng ma trận
Dựa vào bảng cân bằng vật chất và sơ đồ mô hình hóa quá trình sản xuất (theo tài liệu REFINERY MATERIAL BALANCE, PROCESS FLOW DIAGRAM và DESIGN AND ENGINEERING INFORMATION của nhà máy lọc dầu Dung Quất) của toàn bộ nhà máy giúp ta xác định được các hệ số của các phân xưởng công nghệ trong các trường hợp Max Distillation, Max Gasoline (xem trong sheet factor của bảng tính Excel kèm theo).
Xác định các hệ số trong phần năng lượng nội bộ, do nhà máy chỉ sử dụng Fuel gas và Fuel oil cho năng lượng nội bộ, nên các hệ số được xác định dựa vào tài liệu “PROCESS FLOW DIAGRAM FUEL GAS SYSTEM, PROCESS FLOW DIAGRAM FUEL OIL SYSTEM”. Ngoài ra ta cũng có thể xác định dựa vào bảng “ESTIMATED UTILITY CONSUMPTION” (xem trong phần NLNB trong bảng tính Excel kèm theo)
Các hệ số trong phần ràng buộc về chất lượng sản phẩm dựa vào các quy tắc trộn lẫn, tài liệu phối trộn các sản phẩm của nhà máy, tính chất của các sản phẩm sản xuất ra từ nhà máy đáp ứng theo TCVN2005 (Xem trong table TCSPTG, TCSP trong bảng tính Excel).
Giá của sản phẩm dựa theo tài liệu chuyên môn (phụ thuộc nguồn cung cấp và số liệu thống kê theo từng thời điểm).
Bảng 2.10: Giá thành các sản phẩm thương mại
STT Sản phẩm (USD/tấn)Giá CIF (USD/tấn)Giá FOB
2 LPG 505
3 Xăng Mogas 92 346,6 312,9
4 Jet A1 468,5 452,8
5 Diesel oil 426,7 427,9
6 Fuel oil 265,3 213,4
Nhu cầu các sản phẩm được giả sử là trung bình cộng các sản phẩm trong hai trường hợp Max Gasoline và Max Distillation.
Bảng 2.11: Nhu cầu các sản phẩm Sản phẩm Tấn/ngày LPG 950 Tổng xăng 6684 JETA1 941 DO 7991 FO 1050
2.6. Phương pháp khai báo và liên kết dữ liệu với Excel
MODEL: SETS: BAN_SP : ZERO; SP_NB : NHU_CAU; RB_MAX : GT_MAX; RB_MIN: GT_MIN;
TEN_BIEN :GT_BIEN,CHI_PHI; LINKS1(BAN_SP,TEN_BIEN) :VOLUME1; LINKS2(SP_NB,TEN_BIEN) :VOLUME2; LINKS3(RB_MAX,TEN_BIEN) :VOLUME3; LINKS4(RB_MIN,TEN_BIEN) :VOLUME4; ENDSETS MIN=@SUM(TEN_BIEN(J):GT_BIEN(J)*CHI_PHI(J)); @FOR(BAN_SP(I): @SUM(TEN_BIEN(J): VOLUME1(I,J)*GT_BIEN(J))=ZERO(I)); @FOR(SP_NB(K): @SUM(TEN_BIEN(J): VOLUME2(K,J)*GT_BIEN(J))=NHU_CAU(K)); @FOR(RB_MAX(L): @SUM(TEN_BIEN(J): VOLUME3(L,J)*GT_BIEN(J))<=GT_MAX(L)); @FOR(RB_MIN(M): @SUM(TEN_BIEN(J): VOLUME4(M,J)*GT_BIEN(J))>=GT_MIN(M)); DATA: BAN_SP,ZERO,SP_NB,NHU_CAU,RB_MAX,GT_MAX,RB_MIN,GT_MIN,TE N_BIEN,CHI_PHI,VOLUME1,VOLUME2,VOLUME3,VOLUME4 =@OLE("D:\Da9590.xls",'BAN_SP','ZERO','SP_NB','NHU_CAU','RB_MAX','GT _MAX','RB_MIN','GT_MIN','TEN_BIEN', 'CHI_PHI','VOLUME1','VOLUME2','VOLUME3','VOLUME4'); @OLE("D:\Da9590.xls",'GT_BIEN')=GT_BIEN; ENDDATA END
2.7. Giải tối ưu bằng Lingo và trao đổi kết quả
Sau khi chạy phần mềm Lingo, phần mềm sẽ tìm ra một giá trị tối ưu kèm theo các thông số khác giúp ta phân tích các kết quả tìm được, đồng thời phần mềm cũng sẽ trao đổi kết quả với bảng tính Excel cho ta các hệ số tại các ô giá trị biến và giá trị của hàm mục tiêu.
Chương 3: Phân tích kết quả từ phần mềm Lingo 3.1. Phân tích kết quả từ phần mềm Lingo
3.1.1. Variable, Value, Reduced Cost.
- Variable: Tên biến. - Value: Giá trị biến.
- Reduced Cost: Trong báo cáo kết quả của bảng tính Lingo ta sẽ thấy một con số Reduced Cost ứng với mỗi biến số. Giá trị này có 2 ý nghĩa tương đương như sau:
Thứ nhất có thể hiểu Reduced Cost như: Là số lượng mà hệ số hàm mục tiêu của biến số phải cải thiện trước khi nó trở nên có lợi cho biến số đang đề cập một giá trị dương trong kết quả tối ưu. Ví dụ: Nếu giá trị này là 10, thì hệ số hàm mục tiêu của biến số đó cần tăng lên 10 đơn vị trong trường hợp bài toán Max, và cần phải giảm 10 đơn vị trong bài toán Min để biến số đó trở thành một lựa chọn hấp dẫn để đi tới giải pháp.
Thứ hai, có thể hiểu Reduced Cost là số tiền phạt cần phải trả để đưa một đơn vị của biến số này đi đến giải pháp. Ví dụ , nếu giá trị Reduced Cost là 10, có nghĩa là cần phải trả tiền phạt là 10 đơn vị để đưa biến số đến giải pháp. Nói cách khác giá trị của hàm mục tiêu sẽ giảm 10 đơn vị trong bài toán Max và sẽ tăng 10 đơn vị trong bài toán Min.
3.1.2. Slack or Surplus
- Cột Slack or Sulplus trong bảng báo cáo kết quả của Lingo cho biết bạn đã gần đáp ứng các ràng buộc về tính cân bằng như thế nào.Nếu giá trị này nhỏ hơn hoặc bằng (<=) các ràng buộc thì ta gọi là slack, còn nếu giá trị này lớn hơn hoặc bằng (>=) các ràng buộc thì gọi là
surplus.
- Nếu một ràng buộc thõa mãn chính xác về tình cân bằng thì giá trị
slack và surphus sẽ bằng không. Nếu ràng buộc này bị vi phạm, như trong giải pháp bất khả thi, thì giá trị slack và surphus sẽ âm. Hiểu được điều này có thể giúp bạn tìm ra những ràng buộc vi phạm trong mô hình không thể giải được, trong mô hình này không tồn tại một tập hợp giá trị biến số mà những biến số này đồng thời thõa mãn tất cả các ràng buộc. Những ràng buộc Nonbinding ( những ràng buộc với giá trị slack or surplus lớn hơn 0) sẽ có giá trị dương, khác không trong cột này.
3.1.3. Dual Price
- Trong bản báo cáo kết quả của Lingo cũng đưa ra một giá trị dual price với mỗi ràng buộc. Bạn có thể hiểu dual price như là số lượng mà hàm mục tiêu cần phải thay đổi khi giá trị RHS (Right hand side) của ràng buộc bị tăng thêm một đơn vị.
- Chú ý rằng “thay đổi” là một khái niệm tương đối. Trong bài toán Max, thay đổi nghĩa là giá trị của hàm mục tiêu sẽ tăng, trong bài toán Min, giá trị của hàm mục tiêu sẽ giảm nếu bạn tăng RSH của ràng buộc với một dual price dương.
- Dual price đôi khi được gọi là shadow prices, bởi vì nó cho bạn biết bạn cần trả thêm bao nhiêu đơn vị .
3.1.4. Lingo/Range
- Sử dụng câu lệnh Range để xuất hiện bảng Range Report, bảng báo cáo này thể hiện phạm vi bạn có thể:
Thay đổi một hệ số trong hàm mục tiêu mà không gây ra thay đổi của bất kỳ giá trị tối ưu của biến số quyết định.
Thay đổi hệ số của của RHS mà không gây ra thay đổi của bất kỳ giá trị tối ưu của Dual Price hoặc Reduced Cost.
- Trong phần đầu tiên của bảng báo cáo là tiêu đề Objective Coefficient Ranges.
Cột đầu tiên là tên biến số.
Cột tiếp theo Current Coefficient, liệt kê các hệ số hiện tại của biến số trong hàng mục tiêu.
Cột tiếp theo, Allowable Increase, liệt kê số lượng mà chúng ta có thể tăng hệ số của hàm mục tiêu mà không thay đổi những giá trị tối ưu của biến số.
Cột cuối cùng, Allowable Decrease, liệt kê số lượng mà hệ số hàm mục tiêu của biến số có thể giảm trước khi giá trị tối ưu của các biến số thay đổi.
- Phần thứ hai của bản báo cáo có tiêu đề Right – Hand Side Ranges Cột đầu tiên Row, liệt kê tên của tất cả các hàng tối ưu, hoặc
các ràng buộc, trong mô hình.
Cột thứ hai, Current RSH, là giá trị hiện tại ở cột RHS cho mỗi hàng.
Cột tiếp theo, Allowable Increase và Allowable Decrease, cho chúng ta rằng, chúng ta có thể tăng hoặc giảm giá trị RHS một lượng bao nhiêu mà hoàn toàn không làm thay đổi những giá trị tối ưu của Dual Price và Reduced.
3.2. Phân tích kết quả trong trường hợp phối trộn tạo xăng 95/90 với nguyên liệu là dầu thô Bạch Hổ nguyên liệu là dầu thô Bạch Hổ
3.2.1. Kết quả tối ưu
Hình 3.1: Kết quả chạy tối ưu trường hợp phối trộn tạo xăng Mogas 95/90
Global optimal solution found.
Objective value: 6857150.
Tức là chi phí tối thiểu để nhà máy lọc dầu sản xuất ra các sản phẩm LPG, Mogas95/90, DO, JETA1, FO đáp ứng tất cả các ràng buộc của bài toán là 6857150
USD/ngày.
Ngoài kết quả về giá trị tối thiểu của hàm kinh tế , Lingo còn cho ta một bảng báo cáo chi tiết về giá trị của biến số cùng các hệ số khác giúp ta phân tích kết quả tối ưu (kèm theo trong phần phụ lục).
3.2.2. Khi nhu cầu tăng thêm một tấn LPG/ ngày
Row Slack or Surplus Dual Price 30 0.000000 -409.6101
Ta thấy rằng nếu nhu cầu tăng thêm một tấn LPG/ngày thì hàm kinh tế sẽ tăng lên 409,6 USD, hay nói cách khác chi phí cần tối thiểu để sản xuất thêm 1 tấn LPG/ngày là 409,6 USD.
Chạy lại kết quả tối ưu cho ta thấy rõ điều đó:
Global optimal solution found.
Objective value: 6857559
3.2.3. Khi nhu cầu cần tăng thêm một tấn xăng/ngày
Row Slack or Surplus Dual Price 40 0.000000 -409.6101
Ta thấy rằng nếu nhu cầu tăng thêm một tấn Xăng/ngày thì hàm kinh tế sẽ tăng lên 409,6 USD, hay nói cách khác chi phí cần tối thiểu để sản xuất thêm 1 tấn Xăng/ngày là 409,6 USD.
Chạy lại kết quả tối ưu cho ta thấy rõ điều đó:
Global optimal solution found.
Objective value: 6857559
3.2.4. Khi nhu cầu tăng thêm một tấn JetA1/ngày
Row Slack or Surplus Dual Price 41 0.000000 -426.6676
Ta thấy rằng nếu nhu cầu tăng thêm một tấn JetA1/ngày thì hàm kinh tế sẽ tăng lên 426,67 USD, hay nói cách khác chi phí cần tối thiểu để sản xuất thêm 1 tấn Xăng/ngày là 426,67 USD.
Chạy lại kết quả tối ưu cho ta thấy rõ điều đó:
Global optimal solution found.
Objective value: 6857576
3.2.5. Khi nhu cầu cần tăng thêm một tấn DO/ngày
Row Slack or Surplus Dual Price 42 0.000000 -426.6676
Ta thấy rằng nếu nhu cầu tăng thêm một tấn DO/ngày thì hàm kinh tế sẽ tăng lên 426,67 USD, hay nói cách khác chi phí cần tối thiểu để sản xuất thêm 1 tấn DO/ngày là 426,67 USD.
Chạy lại kết quả tối ưu cho ta thấy rõ điều đó:
Global optimal solution found.
Objective value: 6857576
3.2.6. Khi nhu cầu tăng thêm một tấn FO/ngày
Row Slack or Surplus Dual Price 43 0.000000 -265.3000
Ta thấy rằng nếu nhu cầu tăng thêm một tấn FO/ngày thì hàm kinh tế sẽ tăng lên 265,3 USD, hay nói cách khác chi phí cần tối thiểu để sản xuất thêm 1 tấn FO/ngày là 265,3 USD.
Chạy lại kết quả tối ưu cho ta thấy rõ điều đó:
Global optimal solution found.
Objective value: 6857415.
3.2.7. Phạm vi thay đổi giá các hệ số của hàm mục tiêu mà không làm thay đổi giá trị của các biến số thay đổi giá trị của các biến số
- Phạm vi thay đổi giá của dầu thô Bạch Hổ:
Ranges in which the basis is unchanged: Objective Coefficient Ranges
Current Allowable Allowable
Variable Coefficient Increase Decrease
GT_BIEN( BH_CR) 369.0729 28.92210 INFINITY
Giá của dầu thô Bạch Hổ được phép tăng 28,9 USD và giảm đến vô cùng thì khi đó phương án sản xuất vẫn không thay đổi.
- Phạm vi thay đổi giá nhập của LPG:
Ranges in which the basis is unchanged: Objective Coefficient Ranges
Current Allowable Allowable Variable Coefficient Increase Decrease GT_BIEN( LPGIMP) 505.0000 INFINITY 95.38990
Giá nhập khẩu LPG cho phép tăng đến vô cùng và giảm 95,4 mà phương án sản xuất vẫn không thay đổi.
- Phạm vi thay đổi giá nhập KO
Objective Coefficient Ranges
Current Allowable Allowable Variable Coefficient Increase Decrease GT_BIEN( KEIMP) 468.4926 INFINITY 41.82502
- Phạm vi thay đổi giá nhập DO
Objective Coefficient Ranges
Current Allowable Allowable Variable Coefficient Increase Decrease
GT_BIEN( DOIMP) 426.6676 41.82502 29.23499
- Phạm vi thay đổi giá nhập FO
Objective Coefficient Ranges
Current Allowable Allowable Variable Coefficient Increase Decrease GT_BIEN( FOIMP) 265.3000 161.3676 265.3000
- Phạm vi thay đổi giá xuất PPL
Objective Coefficient Ranges
Current Allowable Allowable Variable Coefficient Increase Decrease GT_BIEN( PPLEXP) -583.8000 1552.623 6593.598
3.2.8. Phạm vi thay đổi các giá trị RHS mà không làm thay đổi phương án sản xuất án sản xuất
- Phạm vi thay đổi nhu cầu LPG:
Righthand Side Ranges
Row Current Allowable Allowable RHS Increase Decrease 37 950.0000 88.61504 8.661392
- Phạm vi thay đổi nhu cầu xăng:
Righthand Side Ranges
Row Current Allowable Allowable RHS Increase Decrease 40 6684.000 29.54165 634.0733
- Phạm vi thay đổi nhu cầu JetA1:
Righthand Side Ranges
RHS Increase Decrease 41 941.0000 71.31153 779.3991
- Phạm vi thay đổi nhu cầu DO:
Righthand Side Ranges
Row Current Allowable Allowable RHS Increase Decrease 42 7991.000 INFINITY 779.3991
- Phạm vi thay đổi nhu cầu FO:
Righthand Side Ranges
Row Current Allowable Allowable RHS Increase Decrease 43 1049.500 INFINITY 794.7434
3.2.9. Phân tích giá trị Reduced Cost
Variable Value Reduced Cost GT_BIEN( LPGIMP) 0.000000 95.38990 GT_BIEN( KEIMP) 0.000000 41.82502
Tức là hệ số hàm mục tiêu của biến số LPGIMP cần phải giảm đi 95,4 USD và của biến số KEIMP cần phải giảm 41,82 USD để biến số này trở thành một lựa chọn hấp dẫn để đi tới một giải pháp.
3.3. So sánh hiệu quả khi phối trộn tạo xăng 95/90 và 92/90
3.3.1. Kết quả khi chạy Lingo cho trường hợp phối trộn tạo xăng 92/90
Global optimal solution found.
Objective value: 6793519
Kết quả tối ưu cho hàm kinh tế nhỏ hơn trường hợp phối trộn tạo xăng 95/90
và phương án sản xuất thay đổi (Giá trị biến thay đổi xem trong phụ lục kèm theo).
3.3.2. Phạm vi thay đổi của các giá trị RHS mà không làm thay đổi phương án sản xuất.
Ví dụ phạm vi thay đổi của xăng:
RHS Increase Decrease 37 950.0000 46.27935 31.14258
3.4. Phương án sản xuất khi phối trộn xăng 95
Giả thiết rằng nhà máy sẽ vận hành để phối trộn tạo xăng Mogas 95 đáp ứng các nhu cầu xăng, kết quả Lingo không cho ra kết quả tối ưu, kết quả này cho ta thấy rằng nhà máy sẽ không hoạt động, các phân xưởng công nghệ không tiến hành xử lý nguyên liệu. Tức là nhà máy lọc dầu Dung Quất không thể sản xuất được xăng Mogas 95 đáp ứng toàn bộ nhu cầu xăng. Kết quả tối ưu vẫn tìm thấy với các phương án sản xuất xăng Mogas 92 hoặc Mogas 90 đáp ứng toàn bộ nhu cầu xăng.
KẾT LUẬN
------
Qua hơn ba tháng làm việc, với tinh thần nghiêm túc, quyết tâm cao cùng với sự giúp đỡ nhiệt tình của Tiến sĩ Nguyễn Đình Lâm và các anh chị các khóa trước, em đã hoàn thành nhiệm vụ của đồ án. Đồ án này đã giúp em biết cách khai thác việc mô hình hóa một quá trình sản xuất bao gồm rất nhiều hoạt động phức tạp để
thiết lập được các sơ đồ đơn giản hơn, dễ hiểu hơn, từ đó xây dựng cách thức giải quyết bài toán tối ưu cho nhà máy.
Trong đề tài này, em đã mô hình hóa được sự vận hành của nhà máy lọc dầu Dung Quất trong trường hợp sử dụng nguồn nguyên liệu Bạch Hổ, và sau đó sử dụng phần mềm Lingo để tìm ra phương án sản xuất tối ưu, cùng bảng phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị của hàm mục tiêu hay phương án sản xuất. Sử dụng phần mềm này giúp chúng ta đưa ra được những phương án sản xuất thích hợp nhất ứng với từng thời điểm khác nhau của quá trình sản xuất, đây là một vấn đề hết sức cần thiết đối với công việc quản lý của nhà máy lọc dầu.
Tuy nhiên do thời gian có hạn, số lượng tài liệu cần xử lý của nhà máy lọc dầu là rất nhiều nên trong đề tài này em chỉ giải quyết bài toán áp dụng trong trường hợp nhà máy sử dụng nguồn nguyên liệu là Bạch Hổ, trong tương lai em sẽ phát triển đề tài với trường hợp nhà máy dùng nguyên liệu hổn hợp là 85 % Bạch Hổ và 15 % Dubai, và tối ưu hóa cả điểm cắt của phân đoạn Xăng-Kerosene và phân đoạn Kerosene – Gasoil để chi phí sản xuất của nhà máy là thấp nhất.
Em hy vọng rằng đề tài có thể áp dụng tốt trong thực tế sản xuất của nhà máy lọc dầu Dung Quất và là cơ sở để xây dựng các phương án giải quyết các bài toán tối ưu đối với các nhà máy lọc dầu khác trong tương lai.