Имитационная модель работы STS
Введение
Сколько портовых кранов типа STS необходимо терминалу? Существует несколько подходов к расчету необходимого количества портовых кранов на причальной линии. Один из подходов заключается в разделении годового грузопотока терминала на годовую производительность крана с учетом требуемого уровня занятости причала. Другой подход заключается в согласовании количества кранов с требованиями проектируемого судна. Однако эти методы могут привести к избыточному количеству кранов и, как следствие, к большему количеству капитальных и операционных расходов.
Слишком большое количество кранов на причальной линии приведет к снижению их эффективности, поскольку два крана, работающих рядом, не могут обрабатывать контейнеры в двух соседних бейях (рис. 1).
 |
 |
Анализ мировых показателей показывает, что средняя длина причальной линии для одного крана составляет 95 метров (рис. 2).
Следовательно, выбираемое количество кранов так же должно учитывать длину причалов. В то же время, учитывая вариации размеров судов, нерегулярный характер заходов судов и размеров судозаходов, простой алгебраический подход не может адекватно отразить сложность операций STS.
Математические ограничения
Для выполнения данного анализа необходимо определить ключевые ограничения, определяющие количество кранов, размещаемых на причале. Прежде всего, минимальное и максимальное количество кранов, которые могут быть размещены на судне, определяется допустимым расстоянием перемещения крана и количеством отсеков судна. Расстояние перемещения крана в основном определяется длиной электрического кабеля и расположением камер подключения. Поскольку эта длина может быть выбрана на этапе проектирования порта, минимальное количество кранов, которое может быть размещено на судне, составляет один.
Максимальное количество кранов определяется следующим образом:
\( N=⌊\frac{B}{b_{sts}+1}⌋ \)
где \( B \)– количество корабельных отсеков;
\( b_{sts} \)– минимальное количество пролетов между двумя кранами (для кранов типа STS оно равно 1, а для портальных кранов – не менее 2).
Максимальное количество кранов STS, которые могут быть размещены на различных типах судов, представлено в Табл. 1.
Таблица 1. Максимальное количество STS, которое может быть размещено на судне.
| # | Тип судна | Вместимость, TEU | Количество отсеков | Максимальное количество кранов STS |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Small feeder | 1 000 | 8 | 4 |
| 2 | Feeder | 2 500 | 10 | 5 |
| 3 | Panamax | 4 500 | 17 | 8 |
| 4 | Post Panamax | 6 000 | 20 | 10 |
| 5 | Post Panamax II | 8 500 | 23 | 11 |
| 6 | VLCS | 15 000 | 23 | 11 |
| 7 | New-Panamax | 12 500 | 22 | 11 |
| 8 | ULCS | 21 000 | 24 | 12 |
Минимальное и максимальное количество кранов позволяет рассчитать теоретическое время обработки груза:
где \( V_{call} \)– заход кораблей, TEU;
\( n \)– количество кранов;
\( P_{sts} \)– Производительность STS, TEU/час.
Зависимость между количеством кранов и временем грузовых операций представлена на рис. 3.
Вместе с тем теоретическое время грузовых операций не учитывает, сколько бейев обслуживает кран. Поэтому рассчитанное время представляет собой идеализированную картину. Более глубокий подход заключается в рассмотрении размещения контейнеров на судне как массива (рис. 4).
Элементы массива представляют количество контейнеров в определенном бейе и ряду. Этот массив распределяется между кранами, работающими на судне. Под-массивы представляют количество контейнеров, обслуживаемых краном. Пример такого распределения представлен на рис. 5.
Поскольку краны STS работают одновременно, время обработки груза определяется «самым медленным» краном STS – тем, которому необходимо разгрузить больше контейнеров. Следовательно, формулу следует изменить следующим образом:
\( T_{handl}=\underset{}{max}{{T_{handl}^{i}}}=\underset{}{max}{\left\{\frac{V_{handl}^{i}}{P_{sts}}\right\}} \)
где \( V_{handl}^{i} \)– количество контейнеров, которые должен обслужить кран i.
Пример расчета времени обработки груза с использованием этого метода для судна класса «Панамакс» представлен на рис. 6.
В то же время, такой подход не позволяет анализировать использование кранов на двух смежных причалах. В связи с этим, для анализа этой проблемы разработана имитационная модель.
Имитационное моделирование
Модель принимает в качестве входных данных количество портовых кранов и характеристики судов, включая количество бейев, рядов, ярусов. Она имитирует работу портовых кранов при разгрузке судов, посещающих контейнерный терминал. Краны последовательно обрабатывают беи каждого судна, учитывая при этом положение других кранов. Если кран не может получить доступ к следующему необходимому бею, он ожидает, пока путь не освободится. Порядок погрузки и разгрузки рандомизируется, чтобы отразить сложность реальных операций по обработке грузов.
Рабочий сектор каждого крана может быть ограничен расстоянием до точки подключения кранов к электрической сети, что отражает реальные эксплуатационные ограничения. Модель также включает трехмерную анимацию, которую можно использовать для проверки алгоритма и представления результатов заинтересованным сторонам (рис. 7).
Модель позволяет рассчитать производительность, коэффициент использования и время обработки контейнеров портовыми кранами. Приведенные ниже диаграммы иллюстрируют результаты моделирования работы двух причалов, обслуживающих до двух судов вместимостью 4334 TEU (рис. 8–10).
Как видно из данных, при размещении слишком большого количества кранов на причальной линии производительность кранов снижается. Более того, размещение большего количества кранов на одной и той же причальной линии приводит к невозможности выполнения всех необходимых грузовых операций.
Заключение
Результаты показывают, что фактическая производительность кранов довольно далека от теоретических расчетов. При этом форма зависимостей схожа, аномалий не выявлено. Следовательно, количество кранов можно выбирать, исходя исключительно из ключевых показателей эффективности проекта, включая годовой грузооборот и время эксплуатации судов.
Описанный подход предоставляет проектировщикам терминалов практичный инструмент для принятия решений о распределении кранов на причальной линии на основе данных. Вместо того, чтобы полагаться на алгебраические правила или избыточно резервировать краны «на всякий случай», операторы могут тестировать различные конфигурации и определять точку, в которой дополнительные краны перестают окупаться.