СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ТЕХНОЛОГИЙ ПО ПРОИЗВОДСТВУ И ЛОГИСТИКЕ ДРЕВЕСНОГО ТОПЛИВА: АЛГОРИТМЫ И ОПТИМИЗАЦИЯ
←
→
Транскрипция содержимого страницы
Если ваш браузер не отображает страницу правильно, пожалуйста, читайте содержимое страницы ниже
А.П. Соколов, Ю. Ю. Герасимов: Система поддержки технологий по производству и логистике древесного топлива
УДК 630*65.012.12
СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ТЕХНОЛОГИЙ ПО ПРОИЗВОДСТВУ
И ЛОГИСТИКЕ ДРЕВЕСНОГО ТОПЛИВА:
АЛГОРИТМЫ И ОПТИМИЗАЦИЯ
А. П. Соколов1, Ю. Ю. Герасимов2
1
Петрозаводский государственный университет, Петрозаводск, Россия
185910 Россия, Республика Карелия, г. Петрозаводск, пр. Ленина, 33
2
НИИ леса Финляндии, Йоэнсуу, Финляндия
FI-80101 Yliopistokatu, 6, Joensuu, Finland
Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ в рамках ФЦП «Научные и
научно-педагогические кадры инновационной России», тема НИР «Система поддержки принятия решений по стимули-
рованию рационального использования древесной биомассы и отходов лесозаготовок в биоэнергетике» и в рамках про-
екта «Технико-экономическая и эколого-социальная оценка перспективности заготовки древесной биомассы для нужд
местной энергетики с использованием логистического подхода и ГИС-технологий»
Статья посвящена вопросам применения современных информационных технологий и математических методов для
решения задачи выбора технологий по производству и логистике древесного топлива с целью стимулирования развития
биоэнергетики в России. Приводятся алгоритмы, оптимизационные модели и интерфейс, обосновываются используе-
мые методы и средства решения поставленной задачи.
Ключевые слова: ГИС, имитационное моделирование, оптимизация, лесосечные работы, древесная биомасса, дре-
весное топливо, биоэнергетика
The topic of this article is the use of novel informational technologies and mathematical methods for the improvement of
wood fuel production and logistics. Overall set of algorithms, optimization models, and interface is described aiming to support
of bioenergy development in Russia.
Key words: GIS, simulation, optimization, wood harvesting, woody biomass, wood fuels, bioenergy
Россия обладает огромным потенциалом в об- ке древесного топлива (СПТЛ) ДТ (Герасимов,
ласти лесной биоэнергетики. Только на Северо- 2012), ставшая новой частью уже существующей
Западе Российской Федерации возможно заготав- информационно-вычислительной системы для оп-
ливать значительные объемы древесной биомассы в тимизации эксплуатации сети лесовозных дорог и
виде дровяной древесины (дрова), порубочных ос- вывозки ДД (Gerasimov, 2008, 2011; Соколов, 2009).
татков (отходы), пневой и корневой древесины
(пни), тонкомерной древесины от рубкок ухода
(тонкомер), которые могли бы позволить произве-
сти древесного топлива (ДТ) в количестве 208 TWh,
достаточном для покрытия 20 % от общих нужд
региона в энергоносителях (Gerasimov, 2011; Гера-
симов, 2011).
Сбор древесной биомассы, производство и
транспортировка ДТ тесно связаны с операциями
по заготовке деловой древесины (ДД). Способ заго-
товки ДД определяет, какие источники биомассы
выступают в качестве сырья для получения топлив-
ной щепы, на каком этапе образуется древесная
биомасса и в каких объемах, а также распределение
биомассы по площади. Около 12 альтернативных
схем организации технологического процесса про-
изводства ДТ в зависимости от системы машин и
источника ДБ получили наибольшее распростране-
ние (Goltsev, 2010; Герасимов, 2011; Суханов, 2011, Рисунок 1 - Технологические цепочки получения топ-
2012), причем 7 из них базируются на заготовке ливной щепы при сплошнолесосечной сортиментной
сортиментов (рис. 1), 3 – на заготовке деревьями, и технологии
по одной на заготовке тонкомера и пней.
Для содействия принятию решений по выбору Ядром разработанной системы является имита-
подходящих технологических схем по заготовке и ционная модель первичной переработки и транс-
переработке ДБ в ДТ была разработана система портировки ДТ, рассмотрению которой и будет по-
поддержки технологий по производству и логисти- священа данная статья.
208
Хвойные бореальной зоны, XXXI, № 1 - 2, 2013
Реализация имитационной модели зависит от также режим работы: число смен, продолжитель-
применяемой технологии первичной переработки и ность смены, средний эффективный коэффициент
вывозки ДТ. Разработанная система позволяет мо- использования. Кроме того, может быть введено
делировать три таких технологии (см. рис. 1): текущее положение комплекса, т. е. делянка, на
1. Производство щепы из дров и/или отхо- которой в данный момент ведется работа. Ком-
дов на погрузочной площадке с помощью мобиль- плекс может быть временно исключен из модели-
ной рубительной машины с дальнейшей транспор- рования.
тировкой щепы потребителю щеповозами.
2. Транспортировка насыпных отходов ав-
томобильным транспортом для дальнейшей перера-
ботки у потребителя.
3. Пакетирование отходов на делянке с по-
мощью специальных машин – пакетировщиков с
дальнейшим транспортированием пакетов потреби-
телю сортиментовозами.
При этом одновременно может моделироваться
работа нескольких комплексов машин, работающих
по одной из приведенных технологий или по раз-
ным технологиям. Поэтому, для обеспечения моде-
лирования, в первую очередь, в систему должна
быть введена информация о числе таких комплек-
сов, их типе и характеристиках. Это выполняется с
помощью специального диалога (рис. 2), где все
комплексы на производстве ДТ располагаются в
порядке приоритета. Задание приоритета необхо-
димо, т. к. моделирование работы комплекса в сис-
теме выполняется последовательно, сначала для
первого в списке, затем для второго и т. д. Таким Рисунок 3 – Диалог ввода характеристик комплексов
машин на производстве древесного топлива
образом, при недостаточных объемах сырья на де-
лянках, вероятность оказаться в простое выше у тех
На рисунке 3 показано состояние диалога при
комплексов, которые расположены ниже в списке
вводе характеристик комплекса, работающего по
по приоритетам.
технологии, основанной на использовании мобиль-
ной рубительной машины на погрузочной площад-
ке (см. рис. 1). Для такого комплекса вводятся мо-
дель рубительной машины и ее средняя часовая
производительность в насып. м3 щепы в час, модель
используемых щеповозов, их число, объем перево-
зимой щепы, гараж, в котором базируются автомо-
били, а также время, требуемое на разгрузку.
При задании характеристик комплексов на вы-
возке отходов, вводятся только параметры автомо-
билей. В отличие от технологии с использованием
рубительной машины, здесь дополнительно вво-
дится среднее время погрузки автомобиля, а теку-
щее положение вводить не требуется.
Рисунок 2 – Диалог «Производство топливной древе- При использовании пакетировщика вводятся
сины» его модель, производительность и, при необходи-
мости, текущее положение.
Ввод или корректировка параметров комплек- Блок-схема разработанного алгоритма имита-
сов осуществляется в диалоге, показанном на ри- ционного моделирования представлена на рисунке
сунке 3. Здесь необходимо ввести наименование 4. Алгоритм запускается один раз в модельные су-
комплекса, выбрать технологию, в соответствии с тки в течение заданного расчетного периода для
которой работает данный комплекс, ввести пара- каждого комплекса на переработке и вывозке ТД в
метры в зависимости от применяемой технологии, а порядке их приоритета.
209
А.П. Соколов, Ю. Ю. Герасимов: Система поддержки технологий по производству и логистике древесного топлива
Рисунок 4 - Блок-схема алгоритма имитационного моделирования первичной переработки и транспортировки
ДТ
В блок-схеме алгоритма приняты следующие вывозке щепы или отходов; n – номер текущей
обозначения: Vс – текущий объем сырья (лесосеч- смены; Vп – текущий, поставленный комплексом
ных отходов и/или дров) на делянке; Vз – объем машин, объем щепы или отходов; nр – текущее чис-
пакетов отходов, заготовленных пакетировщиком ло рейсов, выполненных автомобилями; t – текущее
за модельные сутки; ns – число смен в сутках; ts – время от начала смены; tг1 – время движения из га-
продолжительность одной смены; Пп – средняя ча- ража до текущей делянки; tг2 – время движения от
совая производительность пакетировщика; kи – эф- оптимального потребителя до гаража; tп – время
фективный коэффициент использования пакети- погрузки одного автомобиля; tдв – время движения с
ровщика; m – оптимальное число автомобилей на текущей делянки до оптимального потребителя; tр –
210Хвойные бореальной зоны, XXXI, № 1 - 2, 2013
время разгрузки одного автомобиля; Vа – объем, на делянке, в этом диалоге не следует указывать
перевозимый одним автомобилем. потребителя для дров, тогда будет моделироваться
Для обеспечения работы этого алгоритма, поль- их переработка в щепу наряду с отходами или от-
зователь предварительно должен обозначить те де- дельно от них. Чтобы дрова перерабатывалась в
лянки, на которых будет осуществляться заготовка щепу на делянке отдельно от отходов, следует по-
и переработка ДБ. Если предусматривается исполь- менять положение переключателя и не указывать
зование отходов, необходимо в диалоге ввода ха- потребителей для дров. Если указан хотя бы один
рактеристик делянки установить соответствующий потребитель дров, будет моделироваться перевозка
переключатель в соответствующее положение (об- этой древесины указанному потребителю сорти-
веден на рис. 5). Если используется рубительная ментовозами наряду с ДД, а переработка ее в щепу
машина и предполагается переработка дров в щепу моделироваться не будет.
Рисунок 5 - Диалог ввода характеристик делянок с отмеченным переключателем использования лесосечных от-
ходов
Работа алгоритма начинается с определения для вывозки лесосечных отходов решается задача
делянки, на которой будет работать текущий ком- (2) из табл. 1. Если в предыдущих сутках комплекс
плекс в течение данных модельных суток. Если в работал на какой-либо из делянок, он остается на
предыдущих модельных сутках комплекс простаи- ней.
вал, определяется делянка, предназначенная для На следующем шаге алгоритма определяется
заготовки ДБ, на которой завершены заготовка и объем сырья на текущей делянке Vс, который при
вывозка ДД и сушка ДБ, а объем сырья, пригодно- использовании рубительной машины представляет
го для данного комплекса наибольший. При этом собой сумму объемов отходов и дров, в данный
для комплекса на основе рубительной машины момент находящихся на делянке, а в случаях ис-
решается оптимизационная задача (1) из табл. 1. пользования пакетировщика или вывозки отходов
Для комплексов на основе пакетировщика, а также – только объем отходов.
211А.П. Соколов, Ю. Ю. Герасимов: Система поддержки технологий по производству и логистике древесного топлива
Таблица 1 - Постановка оптимизационных задач
(1) (2) (3)
N
x i i t i min;
N N
xi i Vоi Vдi max; xi i Vоi max; i 1
i 1 i 1 N
N N x i V сi V a ;
xi M i M max ; xi M i M max ; i 1
i 1 i 1 N
N N x i M i M max ;
xi V1i 0; xi V1i 0; i 1
i 1 i 1 N
N x 0; N x 0; x i V1 i 0 ;
i1
i i i1
i i i 1
N
N x 1; N x 1; x i i 0;
i1
i i1
i i 1
N
xi 0,1; i 1,2,..., N ; xi 0,1; i 1,2,..., N ; x i 1;
0,1; i 1,2,..., N ; 0,1; i 1,2,..., N ; i 1
i i x i , i , i 0 ,1; i 1, 2 ,..., N .
i 0,1; i 1,2,..., N , i 0,1; i 1,2,..., N .
где N – общее число делянок; xi – управляемые переменные, принимающие значение 1, если i-я делянка включается
на этом этапе в заготовительный план, и 0 – в противном случае; μi – переменные, принимающие значение 1, если
пользователь назначил i-ю делянку для заготовки лесосечных отходов в диалоге ввода характеристик делянок (рису-
нок 11), и 0 – в противном случае; Vоi – текущий объем отходов на i-й делянке; Vдi – текущий объем дров на i-й делян-
ке; Mi – текущая влажность биомассы на i-й делянке; Mmax – максимальная допустимая влажность ДБ (в теплое время
года); V1i – текущий объем ДД на i-й делянке; φi – переменные, принимающие значение 1, если на i-й делянке в теку-
щее время работает комплекс на заготовке и первичной переработке ТД и 0 – в противном случае; ti – время движения
от текущей делянки до i-й; Vсi – общий объем сырья, пригодного для обработки текущим комплексом, на i-й делянке;
Vа – объем, перевозимый одним автомобилем текущего комплекса за один раз.
Далее наличествующий объем Vс сравнивается K
с объемом, перевозимым за один рейс автомобиля- yi ti min;
ми, входящими в данный комплекс машин. Если Vс i 1
меньше перевозимого за один рейс, комплекс пере- K
водится на другую делянку, а Vс сравнивается с yi (V мi V мпi ) Va ;
i 1
объемом автомобиля с наименьшей грузоподъем- K
ностью среди всех комплексов. Если Vс меньше yi 1;
этой величины, – делянка закрывается. При перехо- i 1
де делянки, комплекс переводится на ближайшую y 0,1; i 1,2,..., K ,
по времени перемещения делянку, где закончены i
заготовка и перевозка ДД, а объем сырья допусти-
мой влажности достаточен для выполнения хотя бы где K – общее число потребителей; yi – управ-
одного рейса автомобиля из этого комплекса. Для ляемые переменные, принимающие значение 1,
этого решается оптимизационная задача (3) из если i-й потребитель становится местом отгрузки
табл. 1. для текущей делянки и текущей технологии, и 0 – в
Дальнейший ход алгоритма зависит от типа мо- противном случае; ti – время движения от текущей
делируемого комплекса. В случае пакетировщика, делянки до i-ого потребителя; Vмi – объем продук-
определяется объем произведенных им за сутки ции (щепы или отходов), запланированный к прие-
пакетов в соответствии с заданной производитель- му i-м потребителем в текущем месяце; Vмпi – объем
ностью, который заносится в базу данных делянки продукции (щепы или отходов), уже полученный i-
и становится доступным для дальнейшей вывозки м потребителем в текущем месяце.
сортиментовозами. После этого работа алгоритма На следующем шаге алгоритма определяется
заканчивается. оптимальное число задействованных автомобилей
В случаях с рубительной машиной или вывоз- на транспортировке щепы или отходов.
кой лесосечных отходов, определяется оптималь- В случае использования рубительной машины
ный потребитель: решается задача максимизации ее загрузки при
212Хвойные бореальной зоны, XXXI, № 1 - 2, 2013
одновременной минимизации времени ожидания дает рекомендации для организации процесса (на-
автомобилей в очереди на погрузку: пример, планирование лесозаготовок и вывозки
древесины, обоснование необходимости во времен-
m tп m tп ных складах и т.п.), в компаниях повышается про-
, при 1 изводительность и улучшается экономика всей це-
k t п 2 t дв t р t п 2 tдв t р
max; почки поставки ДТ. СПТЛ ДТ подходит для раз-
зр m tп личных уровней планирования производства, в т.ч.
1, при 1 для решения стратегических инфраструктурных
t п 2 t дв t р
задач, связанных со стимулированием развития
t t 2 t t m t min; биоэнергетики в России.
пр п дв р п
k зр 1;
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
m na ,
Герасимов Ю. Ю., Сюнёв В. С., Соколов А. П., Селивер-
стов А. А., Катаров В. К., Суханов Ю. В., Рожин Д.
где kзр – коэффициент загрузки рубительной В., Тюрлик И. И., Фирсов М. В. Рациональное ис-
машины в цикле; tпр – время простоя автомобиля в пользование древесины и лесосечных отходов в био-
очереди на погрузку; m – управляемая переменная – энергетике: оценка потенциалов и технологических
оптимальное число задействованных автомобилей; подходов // Научный журнал КубГАУ. – 2011. – №9
nа – общее число автомобилей в комплексе машин. (73). – С. 576-587.
При вывозке лесосечных отходов, минимизи- Gerasimov Y, Karjalainen T. Energy wood resources in
руются простои автомобилей в очереди на погруз- Northwest Russia // Biomass and Bioenergy. – 2011. –
35. – P. 1655-1662.
ку:
Goltsev, V., Ilavský, J., Karjalainen, T., Gerasimov Y. Poten-
tial of energy wood resources and technologies for their
t пр t п 2 t дв t р m t п min; supply in Tihvin and Boksitogorsk districts of the Lenin-
grad region // Biomass and Bioenergy. – 2010. – 34. – P.
m n a . 1440-1448.
Суханов Ю. В., Герасимов Ю. Ю., Селиверстов А. А.,
При этом время погрузки tп определяется в со- Соколов А. П. Технологические цепочки и системы
машин для сбора и переработки древесной биомассы
ответствии с производительностью рубительной
в топливную щепу при сплошнолесосечной заготов-
машины (в случае ее использования) или задается ке в сортиментах // Системы Методы Технологии. –
пользователем (в случае вывозки отходов). 2011. – №4(12). – С. 101-107.
Далее выполняется порейсовое имитационное Суханов Ю. В., Селиверстов А. А., Сюнёв В. С., Гераси-
моделирование работы комплексов так, как это по- мов Ю. Ю. Системы машин для производства топ-
казано в блок-схеме алгоритма (см. рис. 2). При ливной щепы из древесной биомассы по технологии
этом определяются заготовленные и перевезенные заготовки деревьями // Тракторы и сельхозмашины,
объемы, время загрузки машин и другие показате- – 2012. – № 1. – C. 7-13.
ли. Работа алгоритма заканчивается, когда достига- Герасимов Ю. Ю., Селиверстов А. А., Суханов Ю. В.,
Сюнёв В. С. Основные факторы планирования про-
ется момент времени, соответствующий концу по-
изводства древесного топлива из древесной биомас-
следней смены модельных суток. сы. // Ученые записки ПетрГУ. – 2011. – № 8. – C. 73-
Логистический подход к заготовке и вывозке 76.
ДТ еще не разработан в России достаточно хорошо. Герасимов Ю. Ю., Соколов А. Система поддержки тех-
Системы поддержки принятия решений, разрабо- нологий по производству и логистике древесного то-
танные в странах с длительным опытом использо- плива: методика и модели // Хвойные бореальной зо-
вания ДТ в биоэнергетике, таких как Финляндия и ны – 2012. – № X. – С. XX-XX.
Швеция, не всегда применимы в российских усло- Gerasimov Y. Y., Sokolov A. P., Karjalainen T. GIS-based
виях. Причиной этого является специфическая ор- Decision-Support Program for Planning and Analyzing
Short-Wood Transport in Russia // Croatian Journal of
ганизационная структура лесозаготовительных
Forest Engineering. – 2008. – Vol. 29, Issue 2. – P. 163-
компаний, плохое состояние и содержание дорог и 175.
т.д. Разработанная с использованием ГИС- Соколов А. П., Герасимов Ю. Ю. Геоинформационная
технологий СПТЛ ДТ является инструментом, по- система для решения оптимизационной задачи
могающим лесозаготовителю принимать наиболее транспортной логистики круглых лесоматериалов //
выгодные решения по организации заготовки, вы- Известия высших учебных заведений «Лесной жур-
возке и переработке ДБ в ДТ. Применение СПТЛ нал». – 2009. – № 3. – С. 78-85.
ДТ позволяет повысить эффективность внедрения Соколов А. П., Герасимов Ю. Ю., Селиверстов A. А. Ме-
производства ДТ, снизить затраты на заготовку и тодика оптимизации парка автомобилей на вывозке
сортиментов на основе имитационного моделирова-
транспортировку и улучшить использование парка
ния в среде ГИС // Ученые записки ПетрГУ. – 2009. –
машин. Лесозаготовитель получает достаточно ин- №11(105). – С. 72-77.
формации для принятия надежных операционных, Герасимов Ю. Ю., Соколов А. П. Методика принятия
тактических и стратегических решений. Так как решений по оптимизации лесозаготовительных пла-
СПТЛ ДТ учитывает экономические аспекты и при нов // Научный журнал КубГАУ. – 2011. – №5 (69). –
необходимости предупреждает о нехватке машин и С. 320-334.
213А.П. Соколов, Ю. Ю. Герасимов: Система поддержки технологий по производству и логистике древесного топлива
Gerasimov, Y., Sokolov, A., Siounev, V. Optimization of Герасимов Ю. Ю., Соколов А. П., Катаров В. К. Разра-
industrial and fuel wood supply chain associated with ботка системы оптимального проектирования сети
cut-to-length harvesting. // Systems. Methods. Tech- лесовозных дорог // Информационные технологии –
nologies – №3 (11) – 2011. – P. 118-124. 2011. – № 1. – С. 39-44.
___________________
Поступила в редакцию 6 марта 2012 г.
Принята к печати 16 мая 2013 г.
214Вы также можете почитать
