문제
페초라 해의 해상 유전은 북극 대륙붕에서 석유를 추출하기 위한 주요 러시아 회사의 프로젝트입니다. 북극지역을 위해 설계한 만큼 극한 기후 조건에서 사용할 수 있고 최대 얼음 하중을 견딜 수 있어 독특하고 기술적으로 복잡한 프로젝트였다.
플랫폼에서 북극 유조선에 석유를 처음 싣는 작업은 2014년 4월 진행됐으며, 2021년까지 플랫폼 사업자는 최대 500만t의 원유 생산량을 늘릴 계획이다. 그러나 경험을 통해 석유수출과 플랫폼 간 공급 화물의 운송을 위한 해상운송체계가 개선되어야 한다는 것을 알게 되었다. 북극해 기상과 빙하의 변동성을 고려해 해상운송체계의 실효성, 생존성, 안전성을 높일 필요가 있었다.
이 문제를 해결하기 위해 2016년 국가 연구 센터의 전문가들은 AnyLogic 환경에서 개발된 상세한 시뮬레이션 모델을 사용하여 2038년까지 해상 유전의 운송 시스템을 연구했습니다.
해결책
해상운송시스템은 플랫폼 자체, 셔틀탱커 2척, 해상공급선 여러 척을 포함한다. 겉보기에는 단순함에도 불구하고, 운송 시스템은 다음과 같은 몇 가지 중요한 특징 때문에 상당히 구체적이다.
- 4개 플랫폼의 화물 터미널 각각은 높은 변동성으로 특징지어지는 기상 조건과 얼음 조건 때문에 운영상의 한계가 있다.
- 플랫폼에서 직접 셔틀탱커로 기름이 적재되기 때문에 공급 화물의 처리와 함께 다양한 종류의 선박들이 터미널의 기상 창구를 놓고 서로 경쟁해야 한다.
- 석유와 공급의 냐르고 흐름은 그 양과 구조에서 상당히 다르다.
- 플랫폼의 석유 탱크 및 공급 저장소의 용량이 제한되어 있어, 화물의 죽은 재고를 만들지 않고, 공급 및 석유 수출 공정의 적시적 조직이 필요한 이유다.
AnyLogic 환경에서 agent-based 및 discrete-event 모델링을 사용하여 국가 연구소 전문가는 운송 시스템의 시뮬레이션 모델을 만들었습니다. 모델은 실제 시스템의 물리적 및 로지스틱 프로세스와 함께 모든 중요한 기술적 특성을 고려할 수 있도록 했다. 해상 유전과 무르만스크 항구 사이의 선박운항은 항로의 자연조건을 고려해 GIS 환경에서 모형화했다.
일반 시뮬레이션 모델에서는 여러 상호 작용하는 계산 프로세스가 별도의 시뮬레이션 알고리즘으로 표현되었다.
- 화물 운송, 즉 항해 계획에 따른 선박 운항.
- 기상 조건의 생성 및 화물 터미널의 접근성 결정
- 플랫폼 저장소의 충전 및 방전 역학 모델링
- 플랫폼 근처의 선박 운영 모델링
- 운항에서 선박의 추가 및 제거, 헬리콥터 도착 등과 같은 보조 확률적 프로세스 및 이벤트
전문가들은 4개 화물터미널의 한계성을 고려하면서 동시에 접근할 수 있는 가능성을 설명하기 위해 플랫폼 위치 지역에 자연조건의 확률형 발전기를 만들었다. 발전기는 풍류의 속도와 방향, 파동의 높이, 구름성, 공기 온도, 가시성 등 15개 환경변수의 시계열 모델을 제작할 수 있도록 하여 서로 다른 변수의 상호관계를 고려하였다. 예를 들어, 바람과 전류는 얼음 표류의 속도와 방향에 영향을 미친다.
이 모델은 또한 다양한 기상 조건의 영향을 받는 플랫폼에 대한 다중 선박 접근의 복잡한 논리도 설명했다. 전문가들은 다양한 형태의 공급 화물을 연속적으로 운항할 수 있는 능력과 함께 기상 창구 종단, 선박의 다른 터미널로의 전환, 플랫폼의 3마일 경계지대를 넘어 선박의 출발 등으로 인한 예정되지 않은 운항 중단 등을 모델에 추가했다. 또한, 모델에는 석유 저장소의 가득 채울 위험이 있는 경우 석유 생산의 국소적 감소를 위한 알고리즘이 포함되었다.
입력 매개 변수로는 다음과 같은 데이터가 작용했다: 2038년까지의 기간 동안 원유 및 공급품의 계획된 화물 흐름, 최적화 알고리즘을 사용하여 생성된 선박 운항의 전술적 항해 계획, 선박 운항 평균 기간.
결과
크릴로프 센터 전문가들은 플랫폼의 해상 수송 시스템의 효율성을 높이기 위한 개선 조치 11개를 분석했다. 조치 목록에는 셔틀 탱커 추가 가동, 오일 오프로드 속도 증가, 쇄빙선 추가 사용, 기타 방법 등이 포함되어 있다. 분석의 실질적인 목적은 비용 비율과 저산유량의 감소를 달성했다는 측면에서 운송체계의 효율을 높이는 것이었다.
2016년부터 2038년까지의 기간 동안 생산량이 저조했던 것이 주효능 기준으로 작용했다. 저장고가 완전히 적재되고 유조선이 충분히 빨리 오일을 오프로딩할 수 없을 때 발생하는 석유 생산량 감축 건수와 기간을 기준으로 산출한 것이다.
이 데이터를 통해 전문가들은 터미널이나 추가 석유 저장소의 건설이 절대적인 효과를 보인다는 것을 알 수 있었다. 즉, 생산량이 부족한 석유의 부재가 그것이다. 그러나 이러한 조치의 실질적인 시행은 비용이 많이 들고 기술적으로 복잡한 것으로 판명되어, 추가 검토에서 제외되었다.
시뮬레이션 모델링을 통해 전문가들은 오일 단자의 접근성 확대가 다른 모든 조치의 시스템 효율성에 가장 높은 긍정적 영향을 미친다는 것을 밝혀낼 수 있었다. 이는 다양한 기술적 조치를 이행하고, 유조선 화물 운항에 짧은 날씨 창을 사용하여 기상 창문의 총 지속시간을 10-15% 증가시킴으로써 달성할 수 있다. 그러나 시스템 효율성의 결정적인 지점은 접근성 기간의 총 기간이 아니라 원하는 순간에 플랫폼에 접근할 수 있는 유조선의 가용성이었다.
이 모델을 통해 전문가들은 시스템의 병목현상이 유조선 부족이 아니라 기상 변화로 인한 오일 오프로드이기 때문에 셔틀탱커를 추가로 투입하는 것이 시스템 효율성에 큰 영향을 미치지 않는다는 사실을 발견할 수 있었다.
AnyLogic 모델을 사용하여 수집한 연구 결과는 전문가들이 개선된 각 측정의 기술적 및 운영적 특성을 결정하고 모든 핵심 매개변수의 통계적 분포 법칙을 평가하는 데 도움이 되었다. 얻은 데이터는 러시아에서 가장 큰 석유 생산 회사 중 하나의 최고 수준에서 경영 결정을 내리는 기반을 형성했습니다.