JP5752616B2

JP5752616B2 - 受入計画策定方法、及び受入計画策定システム

Info

Publication number: JP5752616B2
Application number: JP2012026366A
Authority: JP
Inventors: 英孝篠崎; 博樫尾; 新之介木村; 洋平中井; 真璃子伊藤; 史郎森光; 一聡永井
Original assignee: Tokyo Gas Co Ltd
Current assignee: Tokyo Gas Co Ltd
Priority date: 2012-02-09
Filing date: 2012-02-09
Publication date: 2015-07-22
Anticipated expiration: 2032-02-09
Also published as: JP2013164672A

Description

本発明は、液化原料の受入計画策定方法等に関するものである。

都市ガス事業者は、所定の熱量（地域にもよるが、現状４５ＭＪ／ｍ^３Ｎ前後）で都市ガスを送出するように義務づけられている。このような熱量を有する都市ガスは、主にＬＮＧ（液化天然ガス）を原料として製造される。産地により多少異なるが、ＬＮＧの熱量は４０〜４５．５ＭＪ／ｍ^３Ｎである。都市ガス事業者は、これを定められた熱量に調整し送出している。

このようにして熱量調整を行ってガスを送出する工場には、原料となるＬＮＧを保管するタンクがある。このＬＮＧタンクは、ほぼ大気圧程度に設計されていることから、外部からの入熱、あるいはタンカーからＬＮＧをタンク内に受け入れている際に、ＢＯＧ（Boil Off Gas）と称される気化ガスが発生する。ＢＯＧの成分は気化しやすい熱量の低い分子組成となるため、タンクに貯蔵されているＬＮＧの熱量は、通常、貯蔵期間の長さに伴い上昇していく傾向にある。

図１５は、従来のＬＮＧ船の輸送例を示す図である。図１５に示す例では、複数のＬＮＧ船（Ａ船、Ｂ船）が、アジア地域やヨーロッパ地域等世界各地に存在するＬＮＧの産地から、臨海部に設けられるＬＮＧ基地である工場１、工場２にＬＮＧを輸送している。Ａ船、Ｂ船は、天然ガスを液化し、約−１６０℃程度の極低温液体の形態に変化させたものを荷積みし、予め作成されている配船計画に従って、工場１、工場２にＬＮＧを輸送する。

各工場では、複数のタンクＡ、タンクＢ、・・・が設置されている。産地毎に熱量の異なるＬＮＧを受け入れるため、タンクごとに熱量の管理範囲を設定している。各タンクからは、用途に応じて所定の原料となるように熱量を調整し、需要先に供給することになる。例えば、図１５の工場１のタンクＡでは、都市ガス用、ローリー出荷用にそれぞれ調整後、各需要先に供給する。

このようなＬＮＧの受入計画の策定に関して、従来からいくつかの手法が提案されている。例えば、特許文献１には、発電能力等を活用してＬＮＧタンカー船の有効利用及び収益の最大化を図ることができるＬＮＧタンカー船最適配船計画システムを提供する技術が提案されている。

また例えば、特許文献２には、多港揚げを含む配船計画を迅速に作成し、多港揚げに伴う費用を精度良く算出する技術が提案されている。

また例えば、特許文献３には、配船計画を迅速に作成し、実運用時の計画変更も容易なＬＮＧ船運用管理方法及びシステムを提供する技術が提案されている。

特開２００６−２６０１５５号公報特開２００４−２４０８４１号公報特開２００４−２３８１８０号公報

ところで、ＬＮＧの受入計画は、ＬＮＧ船ごとではなく、ＬＮＧの工場に設置されているタンクごとに策定することが望ましい。これは、前述の通り、タンクごとに熱量の管理範囲を設定しているからである。特許文献１〜特許文献３の技術では、ＬＮＧ船ごとの配船計画を策定するのみであり、タンクごとに熱量の管理範囲を考慮した受入計画を策定していない。

また、ＬＮＧの受入計画は、一般に、全体としてコスト削減可能なものが望ましいため、特許文献１〜特許文献３の技術では、いずれも、船の原料・荷下ろしなど運航に関るコスト（輸送費用）に着目し、これを削減する計画を立てている。しかし、これらの技術では、タンクの熱量管理範囲や需要先への供給量等が十分考慮されていないため、実用的なものとなっていなかった。

本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、詳細かつ有用な受入計画を策定する受入計画策定方法等を提供することである。

前述した目的を達成するために、第１の発明は、コンピュータが実行し、液化原料の輸送船を複数の工場に受け入れる計画を策定する受入計画策定方法であって、前記輸送船の運航スケジュールデータ、液化原料を保管する各タンクの仕様データ、及び工場における用途別の年間需要量一覧データを入力し、混合整数線形計画法を解くための制約条件を設定し、混合整数線形計画法における意思決定変数を前記タンクごとの受入量及び前記タンクごとの需要割当量とし、前記制約条件を満たすように目的関数を最小化する計算を行い、前記目的関数を最小化する前記タンクごとの受入量及び前記タンクごとの需要割当量に基づいて、前記輸送船の受入計画を出力するものであり、前記輸送船の運航スケジュールデータは、前記輸送船の船種毎に、熱量に関して予め規定された値である熱量ポイントを含み、前記制約条件は、タンク在庫管理許容上下限量、指定期間内に各タンクで受け入れる船の原料の熱量ポイントの合計値の上下限値である指定期間タンク別目標熱量ポイント上下限、用途別日別需要量、入港の許容される工場、及び受入の許容されるタンク、であり、前記目的関数は、前記指定期間タンク別目標熱量ポイント上下限の違反値を全ての前記タンクについて合計した値、であることを特徴とする受入計画策定方法である。第１の発明によって、タンクごとに受入計画を策定することができる。また、目標熱量ポイント上下限が混合整数線形計画法に組み込まれているので、実現可能な受入計画を策定することができる。

第１の発明は、更に、前記受入計画を実現した場合のタンク在庫推移及びタンク熱量推移を計算し、前記タンク在庫推移及び前記タンク熱量推移に基づいて、タンク内の液化原料を最終的に満たさなければならない品質にするために必要な追加原料の質量を計算し、原料の追加調達が必要か否かを判定するようにしても良い。

前記タンクの仕様データは、第１の仕様データ及び第２の仕様データの２種類からなり、前記第２の仕様データは、前記第１の仕様データよりも前記タンクの区分が詳細なデータであり、前記第１の仕様データを用いて第１の混合整数線形計画法による計算を行い、更に前記第１の混合整数線形計画法による計算結果及び前記第２の仕様データを用いて第２の混合整数線形計画法による計算を行う。これにより、輸送船やタンクの数が多くても、実用的な時間内に受入計画を策定することができる。

第２の発明は、コンピュータによって構成され、液化原料の輸送船を複数の工場に受け入れる計画を策定する受入計画策定システムであって、前記輸送船の運航スケジュールデータ、液化原料を保管する各タンクの仕様データ、及び工場における用途別の年間需要量一覧データを入力する入力手段と、混合整数線形計画法を解くための制約条件を設定する設定手段と、混合整数線形計画法における意思決定変数を前記タンクごとの受入量及び前記タンクごとの需要割当量とし、前記制約条件を満たすように目的関数を最小化する計算を行う第１算出手段と、前記目的関数を最小化する前記タンクごとの受入量及び前記タンクごとの需要割当量に基づいて、前記輸送船の受入計画を出力する出力手段と、を備え、前記輸送船の運航スケジュールデータは、前記輸送船の船種毎に、熱量に関して予め規定された値である熱量ポイントを含み、前記制約条件は、タンク在庫管理許容上下限量、指定期間内に各タンクで受け入れる船の原料の熱量ポイントの合計値の上下限値である指定期間タンク別目標熱量ポイント上下限、用途別日別需要量、入港の許容される工場、及び受入の許容されるタンク、であり、前記目的関数は、前記指定期間タンク別目標熱量ポイント上下限の違反値を全ての前記タンクについて合計した値、であることを特徴とする受入計画策定システムである。第２の発明によって、タンクごとに受入計画を策定することができる。また、目標熱量ポイント上下限が混合整数線形計画法に組み込まれているので、実現可能な受入計画を策定することができる。
第２の発明は、更に、前記受入計画を実現した場合のタンク在庫推移及びタンク熱量推移を計算する第２算出手段と、前記タンク在庫推移及び前記タンク熱量推移に基づいて、タンク内の液化原料を最終的に満たさなければならない品質にするために必要な追加原料の質量を計算し、原料の追加調達が必要か否かを判定する判定手段と、を備えるようにしても良い。
また、第２の発明における前記タンクの仕様データは、第１の仕様データ及び第２の仕様データの２種類からなり、前記第２の仕様データは、前記第１の仕様データよりも前記タンクの区分が詳細なデータであり、前記第１算出手段は、前記第１の仕様データを用いて第１の混合整数線形計画法による計算を行い、更に前記第１の混合整数線形計画法による計算結果及び前記第２の仕様データを用いて第２の混合整数線形計画法による計算を行うようにしても良い。

本発明により、詳細かつ有用な受入計画を策定する受入計画策定方法等を提供することができる。

受入計画策定システムの概要を示す図である。端末（サーバ）を実現するコンピュータのハードウエア構成図である。サーバのＤＢに記憶される、年間の船の運航スケジュールデータの一例を示す図である。サーバのＤＢに記憶される、原料を配分する各工場における各タンクの仕様データの一例を示す図である。サーバのＤＢに記憶される、原料を配分する各工場における各タンクの仕様データの他の一例を示す図である。サーバのＤＢに記憶される、各工場における用途別年間需要量一覧データの一例を示す図である。端末の受入計画策定処理を説明するフローチャートである。図７のステップＳ１の処理を詳細に説明するフローチャートである。図７のステップＳ２の処理を詳細に説明するフローチャートである。タンク別需要割当結果の出力例を示す図である。タンク別受入量の出力例を示す図である。タンク別在庫推移の出力例を示す図である。タンク別熱量推移の出力例を示す図である。受入計画の出力例を示す図である。従来のＬＮＧ船の輸送例を示す図である。

以下、図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。以下では、液化原料として、ＬＮＧ（液化天然ガス）を例に挙げて説明する。但し、本発明の適用範囲はＬＮＧに限らない。本発明は、前述した課題がある液化原料に対して適用すれば、同様の効果を奏する。

図１は、受入計画策定システム１の概要を示す図である。図１に示すように、受入計画策定システム１は、例えば、端末２とサーバ３がネットワーク６を介して接続されている。ネットワーク６は、例えば、インターネット又はＬＡＮ（Local Area Network）等である。端末２は、例えば、ＰＣ（Personal
Computer、以下「コンピュータ」）や携帯端末（携帯電話、スマートフォン、タブレット端末等）等であり、ネットワーク６に接続し、データ通信（ＨＴＴＰ通信、ＴＣＰ／ＩＰ通信など）が可能であれば、どのような機器でも良い。サーバ３も、端末２と同様に、ネットワーク６に接続し、データ通信が可能であれば良いが、望ましくは高性能なサーバ用コンピュータが良い。

端末２には、本発明の一形態である受入計画策定プログラム４がインストールされている。本発明の実施形態では、端末２が、受入計画策定プログラム４に従って各種の手段として機能し、ＬＮＧ（液化天然ガス）タンカー船の来船スケジュールを計算し、ユーザに提示する。端末２は、必要に応じて、データの要求命令をサーバ３に送信する。

サーバ３には、本発明の実施形態において利用される各種のデータを記憶するデータベース（以下「ＤＢ」）５が構築されている。データベース５には、例えば、年間の船の運航スケジュールデータ、ＬＮＧを配分する各工場（受入基地）における各タンクの仕様データ、各工場における用途別の年間需要量一覧データ等が記憶されている。サーバ３は、データの要求に対してＤＢ５を検索し、要求されたデータを端末２に送信する。

尚、受入計画策定システム１の構成は、図１に示す例に限らない。例えば、受入計画策定システム１は、端末２のみで構成されても良い。つまり、端末２が、ＤＢ５を備えるようにしても良い。

また、受入計画策定プログラム４は、サーバ３にインストールされていても良い。つまり、サーバ３が、受入計画策定プログラム４に従って各種の手段として機能しても良い。この場合、端末２は、ユーザとのインターフェースの役割を果たす。つまり、端末２は、ユーザから入力されるデータをサーバ３に送信し、サーバ３から受信するデータを出力（表示や印刷など）する。

また、ＤＢ５に代えて、単なるファイルとしてデータを記憶しても良い。また、ＤＢ５に記憶されているデータは、外部のサーバから取得するようにしても良い。

図２は、端末２（サーバ３）を実現するコンピュータのハードウエア構成図である。尚、図２のハードウエア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。

端末２（サーバ３）を実現するコンピュータは、制御部１１、記憶部１２、メディア入出力部１３、通信制御部１４、入力部１５、表示部１６、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７等が、バス１８を介して接続される。

制御部１１は、ＣＰＵ（Central
Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等で構成される。ＣＰＵは、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１８を介して接続された各装置を駆動制御し、コンピュータが行う後述する処理を実現する。ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。

記憶部１２は、例えば、ＨＤＤ（Hard
Disk Drive）であり、制御部１１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（Operating
System）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳに相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、制御部１１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。

メディア入出力部１３（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）等のメディア入出力装置を有する。通信制御部１４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク６間の通信を媒介する通信インターフェースであり、ネットワーク６を介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。ネットワーク６は、有線、無線を問わない。

入力部１５は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。入力部１５を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。表示部１６は、液晶パネル、有機ＥＬ等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。尚、入力部１５及び表示部１６は、タッチパネルディスプレイのように、一体となっていても良い。

周辺機器Ｉ／Ｆ（インターフェース）部１７は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ部１７は、ＵＳＢ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。バス１８は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。

図３は、サーバ３のＤＢ５に記憶される、年間の船の運航スケジュールデータの一例を示す図である。

図３に示すように、年間の船の運航スケジュールデータは、船種、（湾来航）日時、（原料）積載量（ｔ）、入港の許容される工場、受入の許容されるタンク、積載している原料の熱量ポイントから構成される。

熱量とは、別の形態になっているエネルギーが燃焼によって熱エネルギーに変わった場合に得られるエネルギーの量である。熱量ポイントは、熱量に関して予め規定された値である。

船種とは、船の種類である。一般に、ＬＮＧの産地によって船の種類が決まっている。また、ＬＮＧの熱量は、産地によって決まっている。従って、船種毎に、積載している原料の熱量ポイントを定義することができる。

図３の例の場合、例えば、船種が「Ａ船」のＬＮＧ船が、「2012/4/3」の日時、「50000」の積載量を積載し、湾に来航することが示されている。また、「Ａ船」の船種は、入港の許容される工場が「工場1・2」、受入の許容されるタンクが「工場1A、工場1B、工場2A、工場2B」、積載している原料の熱量ポイントが「0.2」であることが示されている。

なお、「工場1A」のタンクとは、工場１のタンクＡのことである。その他のタンクの名称も同様にして付されている。

図４及び図５は、サーバ３のＤＢ５に記憶される、各工場における各タンクの仕様データの一例を示す図である。

図４及び図５に示すように、各タンクの仕様データは、残存量初期値、タンク在庫管理許容上下限量、目標熱量ポイント指定期間、指定期間の目標熱量ポイント上下限、及び使用可能用途から構成される。

指定期間の目標熱量ポイント上下限とは、指定期間内に各タンクで受入れた船の原料の熱量ポイントの合計値の上下限値である。実際に運用可能であるには、この値を守ることが望ましい。用途は、例えば、都市ガス用、ローリー出荷用、自家消費用等である。熱量を直接計算するのではなく目標熱量ポイントで管理する理由は、熱量計算を直接行うと、後述する式（３）で表されるような非線形計算が必要なため非線形最適化問題となり、計算量が膨大となるので実用的な時間内に計算を終了することが困難になるためである。

各タンクの仕様データは２種類ある。図４に示すデータが、後述する線形計画法の第１段階の計算に用いられる。また、図５に示すデータが、後述する線形計画法の第２段階の計算に用いられる。第２段階の方が、第１段階よりも詳細になっている。各タンクの仕様データを２段階に分ける理由は、第１段階から詳細なデータで線形計画法の計算を行うと、計算量が膨大となり、実用的な時間内に計算を終了することが困難になるためである。

図４の例の場合、例えば、「工場1_BC」のタンク群は、残存量初期値が「150000」、在庫管理上限量が「237700」、在庫管理下限量が「55300」、目標熱量ポイント管理値の指定期間が「直近３週間」、目標熱量ポイント管理値の上限が「10.0」、目標熱量ポイント管理値の下限が「5.0」、使用可能用途が「都市ガス用、ローリー出荷用、自家消費用」である。

一方、図５の例の場合、「工場1_BC」のタンク群が詳細に分けられている。「工場1_B」のタンク群は、残存量初期値が「30000」、在庫管理上限量が「67700」、在庫管理下限量が「22300」、目標熱量ポイント管理値の指定期間が「直近３週間」、目標熱量ポイント管理値の上限が「7.0」、目標熱量ポイント管理値の下限が「5.0」、使用可能用途が「都市ガス用、ローリー出荷用、自家消費用」である。また、「工場1_C」のタンク群は、残存量初期値が「120000」、在庫管理上限量が「170000」、在庫管理下限量が「33000」、目標熱量ポイント管理値の指定期間が「直近２週間」、目標熱量ポイント管理値の上限が「なし」、目標熱量ポイント管理値の下限が「12.0」、使用可能用途が「都市ガス用、ローリー出荷用」である。

図６は、サーバ３のＤＢ５に記憶される、各工場における用途別年間需要量一覧データの一例を示す図である。

図６に示すように、各工場における用途（都市ガス用、ローリー出荷用等）別年間需要量一覧データは、用途別日別需要量から構成される。図６（ａ）は、日間都市ガス向けＬＮＧ需要量（ｔ）の工場別日別需要量であり、図６（ｂ）は、ローリー向けＬＮＧ需要量（ｔ）の工場別日別需要量である。

図６（ａ）の場合、例えば、日付が「2012/4/1」は、工場１の需要量が「7898」、工場２の需要量が「15642」、工場３の需要量が「6848」である。図６（ｂ）の場合、例えば、日付が「2012/4/1」は、工場１の需要量が「293」、工場２の需要量が「1371」、工場３の需要量が「229」である。

図７は、端末２の受入計画策定処理を説明するフローチャートである。ステップＳ１において、端末２の制御部１１は、年間の船の運航スケジュールデータ（図３）、原料を配分する各工場における各タンクの仕様データ（図４）、各工場における用途別の年間需要量一覧データ（図６（ａ）、図６（ｂ））から、工場への配船を仮決めする最適化問題（第１段階の整数線形計画法）を解く。

ステップＳ２において、端末２の制御部１１は、ステップＳ１の処理で解いた工場への配船の仮決め案に基づき、年間の船の運航スケジュールデータ（図３）、原料を配分する各工場における各タンクの詳細な仕様データ（図５）、各工場における用途別の年間需要量一覧データ（図６（ａ）、図６（ｂ））から、工場毎にタンク別の船の受入・タンク繰り計画を作成する最適化問題（第２段階の整数線形計画法）を解く。

ここで、図５に示すタンクの仕様データは、図４に示すタンクの仕様データよりも、タンクの区分が詳細に分けられている。逆に言えば、ステップＳ１では、本来のタンクの仕様データ（図５）よりも簡略化されているタンクの仕様データ（図４）を用いて最適化計算を行い、工場への配船を仮決めする。これによって、実用的な時間内に全体の最適化計算を終えることができる。

図８は、図７のステップＳ１の処理を詳細に説明するフローチャートである。ステップＳ１１において、端末２の制御部１１は、ＤＢ５を参照し、入力情報を入力する。入力情報は、（１）年間の船の運航スケジュールに関する情報（図３）、（２）原料を配分する各工場における各タンクの仕様に関する情報（図４）、（３）各工場における用途別の年間需要量一覧に関する情報（図６）、である。

ステップＳ１２において、端末２の制御部１１は、第１段階の混合整数線形計画法を解くための制約条件を設定する。制約条件は、タンク在庫管理許容上下限量、指定期間の工場別タンク別目標熱量ポイント上下限、用途別日別需要量、入港の許容される工場、受入の許容されるタンク、である。

ステップＳ１３において、端末２の制御部１１は、第１段階の混合整数線形計画法による計算を行う。具体的には、端末２の制御部１１は、意思決定変数をタンクｉの受入量、タンクｉの需要割当量とし、ステップＳ１２において設定される制約条件を満たすように、次式の目的関数を最小化する。

端末２の制御部１１は、上記式（１）で表される目的関数の値を最小化する意思決定変数の値を求める。この意思決定変数の値を最適解といい、この最適解を求めることを、線形計画法を解くという。なお、混合整数線形計画法は、公知の技術によって解くことができる。

ステップＳ１４において、端末２の制御部１１は、ステップＳ１３の処理で計算された結果である、各工場への受入計画及びタンク群別需要割当結果を記憶する。

図９は、図７のステップＳ２の処理を詳細に説明するフローチャートである。この処理は、図８の処理で得られた第１段階の受入計画（図８のステップＳ１４）に基づいて、工場毎にタンク別の受入・需要割当結果を計算するものである。

ステップＳ２１において、端末２の制御部１１は、ＤＢ５とステップＳ１４の出力結果を参照し、入力情報を入力する。入力情報は、（１）年間のＬＮＧ船の運航スケジュールに、図８の処理で得られた第１段階の計算結果である入船工場を加えた情報（ステップＳ１４の出力結果）、（２）原料を配分する各工場における各タンクの仕様（第１段階よりも詳細なもの）に関する情報（図５）、（３）各工場における用途別の年間需要量一覧に関する情報（図６）、である。

ステップＳ２２において、端末２の制御部１１は、第２段階の混合整数線形計画法を解くための制約条件を設定する。制約条件は、タンク在庫管理許容上下限量、指定期間の工場別タンク別目標熱量ポイント上下限、用途（都市ガス用、ローリー用といった用途毎）別日別需要量、入港の許容される工場、受入の許容されるタンク、である。

ステップＳ２３において、端末２の制御部１１は、第２段階の混合整数線形計画法計算を行う。具体的には、端末２の制御部１１は、意思決定変数をタンクｉの受入量、タンクｉの需要割当量とし、ステップＳ２２において設定される制約条件を満たすように、式（１）の目的関数を最小化する。

ステップＳ２４において、端末２の制御部１１は、ステップＳ２３の処理で計算された結果を実現した場合のタンク在庫推移を記憶する。

ステップＳ２５において、端末２の制御部１１は、ステップＳ２３の処理で計算された結果を実現した場合のタンク熱量推移を計算する。産気（ｍ^３／ｔ）Vapの計算は次式に従って行う。産気とは液体原料が気化した際に発生する質量当たり体積である。

但し、Calは、熱量（ＭＪ／ｍ^３）である。a、bは定数であり、熱量と産気の実データから回帰分析にて求める。

タンク群ＡのＸ日の熱量Cal_A,X（ＭＪ／ｍ^３）の計算は、次式に従って行う。

但し、
Vol_A,X：タンク群ＡのＸ日の質量（ｔ）、
Vap_A,X：タンク群ＡのＸ日の産気（ｍ^３／ｔ）、
Vol_In_T,A,X：Ｘ日にタンク群Ａに受入れる液種Ｔの質量（ｔ）、
Cal_In_T,A,X：Ｘ日にタンク群Ａに受入れる液種Ｔの熱量（ＭＪ／ｍ^３）、
Vap_In_T,A,X：Ｘ日にタンク群Ａに受入れる液種Ｔの産気（ｍ^３／ｔ）、
Vol_BOG_A：タンク群Ａから発生するＢＯＧの質量（ｔ）、
Cal_BOG：タンク群Ａから発生するＢＯＧの熱量（ＭＪ／ｍ^３）、
Vap_BOG：タンク群Ａから発生するＢＯＧの産気（ｍ^３／ｔ）、
である。

ステップＳ２６において、端末２の制御部１１は、ステップＳ２４において記憶されるタンク在庫推移、及びステップＳ２５において計算されるタンク熱量推移に基づいて、タンクのＬＮＧを最終的に満たさなければならない品質（熱量）にするために必要な追加原料の質量を計算する。タンク群ＡのＸ日のＬＮＧを最終的に満たさなければならない品質（熱量）にするために必要な追加原料の質量Vol_Add_A,Xの計算は、次式に従って行う。

但し、
MustCal：最終的に満たさなければならない品質（熱量）（ＭＪ／ｍ^３）、
Cal_Out_T,A,X：Ｘ日にタンク群Ａから払出される液種Ｔの熱量（ＭＪ／ｍ^３）、
Vol_Out_T,A,X：Ｘ日にタンク群Ａから払出される液種Ｔの質量（ｔ）、
Vap_Out_T,A,X：Ｘ日にタンク群Ａから払出される液種Ｔの産気（ｍ^３／ｔ）、
Cal_Add：必要な追加原料の熱量（ＭＪ／ｍ^３）、
Vap_Add：必要な追加原料の産気（ｍ^３／ｔ）、
である。

ステップＳ２７において、端末２の制御部１１は、追加原料を使用した結果、元々の原料調達が足りずにさらに追加調達が必要か否かを判定し、追加調達が必要と判定した場合、ステップＳ２８に進む。

ステップＳ２８において、端末２の制御部１１は、追加調達情報を入力する。追加調達情報は、追加原料の追加調達分を積んだ船を調達するための入港スケジュール、及び積載量である。

ステップＳ２９において、端末２の制御部１１は、タンク別需要割当、タンク別受入量、タンク別熱量推移、受入計画、追加原料調達量を表示部１６等に出力する。

図１０は、タンク別需要割当結果の出力例を示す図である。例えば、日付が「2012/4/1」の場合、都市ガス向けの用途に対しては、工場１Ａに「0」、工場１Ｂに「8380」、工場１Ｃに「0」の需要が割り当てられている。また、日付が「2012/4/1」の場合、ローリー向けの用途に対しては、工場１Ａに「0」、工場１Ｂに「0」、工場１Ｃに「260」の需要が割り当てられている。

図１１は、タンク別受入量の出力例を示す図である。例えば、日付が「2012/4/3」に、Ａ船によって輸送される「50,000（ｔ）」のＬＮＧは、「工場１Ａ」に受け入れられる。また、日付が「2012/4/5」に、Ｂ船によって輸送される「48,000（ｔ）」のＬＮＧは、「工場１Ａ」に受け入れられる。また、日付が「2012/4/6」に、Ｂ船によって輸送される「20,000（ｔ）」のＬＮＧは「工場１Ａ」、「30,000（ｔ）」のＬＮＧは「工場１Ｂ」に受け入れられる。

図１２は、ステップ２４の「タンク在庫の推移の記憶」に基づく、タンク別在庫推移の出力例を示す図である。図１２において、横軸は日付であり、縦軸は、タンク在庫高（ｔ）である。工場２ＣのＬＮＧの在庫（ｔ）は、下限値〜上限値の間を推移している。

図１３は、ステップ２５の「タンク熱量推移の計算」に基づく、タンク別熱量推移の出力例を示す図である。図１３において、横軸は日付であり、縦軸は、タンク熱量（ＭＪ／ｍ^３）である。

図１４は、受入計画の出力例を示す図である。受入計画は、船種、日時、積載量、及び入港工場等を含む。例えば、日時が「2012/4/3」には、船種が「Ａ船」、積載量が「50,000（ｔ）」のＬＮＧ船が、「工場２」に入港することを示している。

以上のように、本実施形態の受入計画策定システム１によれば、タンク別需要割当、タンク別受入量、タンク別熱量推移、受入計画、追加原料調達量等をユーザに提示することができる。ユーザは、それらの結果を元に計画案の評価を行い、再度条件を変えて計算することもできる。そして、より望ましい計画案を算出したい場合、目標熱量ポイント上下限等を調整して再度計算を行うことも可能である。

［発明の実施の形態における効果］
１．１日単位に解を求めるのではなく、年間スケジュールを１度に求めることができる。また、タンクごとの受入計画を策定することができる。
２．熱量を直接計算するのではなく、目標熱量ポイントを設定し線形で表現して混合整数線形計画法に定式化して解くことで、実用的な時間内に、実現可能な望ましい受入計画を策定することができる。
３．２段階で混合整数線形計画法による計算を行うことにより、輸送船やタンクの数が多くても、実用的な時間内に受入計画を策定することができる。

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る受入計画策定システム等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１………受入計画策定システム
２………端末
４………受入計画策定プログラム
１１………制御部
１２………記憶部
１５………入力部
１６………表示部

Claims

コンピュータが実行し、液化原料の輸送船を複数の工場に受け入れる計画を策定する受入計画策定方法であって、
前記輸送船の運航スケジュールデータ、液化原料を保管する各タンクの仕様データ、及び工場における用途別の年間需要量一覧データを入力し、
混合整数線形計画法を解くための制約条件を設定し、
混合整数線形計画法における意思決定変数を前記タンクごとの受入量及び前記タンクごとの需要割当量とし、前記制約条件を満たすように目的関数を最小化する計算を行い、
前記目的関数を最小化する前記タンクごとの受入量及び前記タンクごとの需要割当量に基づいて、前記輸送船の受入計画を出力するものであり、
前記輸送船の運航スケジュールデータは、前記輸送船の船種毎に、熱量に関して予め規定された値である熱量ポイントを含み、
前記制約条件は、タンク在庫管理許容上下限量、指定期間内に各タンクで受け入れる船の原料の熱量ポイントの合計値の上下限値である指定期間タンク別目標熱量ポイント上下限、用途別日別需要量、入港の許容される工場、及び受入の許容されるタンク、であり、
前記目的関数は、前記指定期間タンク別目標熱量ポイント上下限の違反値を全ての前記タンクについて合計した値、である
ことを特徴とする受入計画策定方法。
更に、
前記受入計画を実現した場合のタンク在庫推移及びタンク熱量推移を計算し、
前記タンク在庫推移及び前記タンク熱量推移に基づいて、タンク内の液化原料を最終的に満たさなければならない品質にするために必要な追加原料の質量を計算し、原料の追加調達が必要か否かを判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の受入計画策定方法。
前記タンクの仕様データは、第１の仕様データ及び第２の仕様データの２種類からなり、前記第２の仕様データは、前記第１の仕様データよりも前記タンクの区分が詳細なデータであり、
前記第１の仕様データを用いて第１の混合整数線形計画法による計算を行い、更に前記第１の混合整数線形計画法による計算結果及び前記第２の仕様データを用いて第２の混合整数線形計画法による計算を行う
ことを特徴とする請求項１又は請求項２のいずれかに記載の受入計画策定方法。
コンピュータによって構成され、液化原料の輸送船を複数の工場に受け入れる計画を策定する受入計画策定システムであって、
前記輸送船の運航スケジュールデータ、液化原料を保管する各タンクの仕様データ、及び工場における用途別の年間需要量一覧データを入力する入力手段と、
混合整数線形計画法を解くための制約条件を設定する設定手段と、
混合整数線形計画法における意思決定変数を前記タンクごとの受入量及び前記タンクごとの需要割当量とし、前記制約条件を満たすように目的関数を最小化する計算を行う第１算出手段と、
前記目的関数を最小化する前記タンクごとの受入量及び前記タンクごとの需要割当量に基づいて、前記輸送船の受入計画を出力する出力手段と、
を備え、
前記輸送船の運航スケジュールデータは、前記輸送船の船種毎に、熱量に関して予め規定された値である熱量ポイントを含み、
前記制約条件は、タンク在庫管理許容上下限量、指定期間内に各タンクで受け入れる船の原料の熱量ポイントの合計値の上下限値である指定期間タンク別目標熱量ポイント上下限、用途別日別需要量、入港の許容される工場、及び受入の許容されるタンク、であり、
前記目的関数は、前記指定期間タンク別目標熱量ポイント上下限の違反値を全ての前記タンクについて合計した値、である
ことを特徴とする受入計画策定システム。
更に、
前記受入計画を実現した場合のタンク在庫推移及びタンク熱量推移を計算する第２算出手段と、
前記タンク在庫推移及び前記タンク熱量推移に基づいて、タンク内の液化原料を最終的に満たさなければならない品質にするために必要な追加原料の質量を計算し、原料の追加調達が必要か否かを判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする請求項４に記載の受入計画策定システム。
前記タンクの仕様データは、第１の仕様データ及び第２の仕様データの２種類からなり、前記第２の仕様データは、前記第１の仕様データよりも前記タンクの区分が詳細なデータであり、
前記第１算出手段は、前記第１の仕様データを用いて第１の混合整数線形計画法による計算を行い、更に前記第１の混合整数線形計画法による計算結果及び前記第２の仕様データを用いて第２の混合整数線形計画法による計算を行う
ことを特徴とする請求項４又は請求項５のいずれかに記載の受入計画策定システム。