TWI516708B - Storage tank planning and export system and method - Google Patents

Storage tank planning and export system and method Download PDF

Info

Publication number
TWI516708B
TWI516708B TW101137289A TW101137289A TWI516708B TW I516708 B TWI516708 B TW I516708B TW 101137289 A TW101137289 A TW 101137289A TW 101137289 A TW101137289 A TW 101137289A TW I516708 B TWI516708 B TW I516708B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
natural gas
storage
answer
plan
liquefied natural
Prior art date
Application number
TW101137289A
Other languages
English (en)
Other versions
TW201333363A (zh
Inventor
Kenji Tsuzaki
Kaoru Kawamoto
Tomohito Okamura
Hiromasa Tani
Tomokazu Ueda
Nobuaki Hashimoto
Keisuke Kawata
Takahito Tanabe
Kouhei Harada
Atsushi Nitanda
Toshihiro Nitta
Original Assignee
Osaka Gas Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Osaka Gas Co Ltd filed Critical Osaka Gas Co Ltd
Publication of TW201333363A publication Critical patent/TW201333363A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI516708B publication Critical patent/TWI516708B/zh

Links

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F17—STORING OR DISTRIBUTING GASES OR LIQUIDS
    • F17C—VESSELS FOR CONTAINING OR STORING COMPRESSED, LIQUEFIED OR SOLIDIFIED GASES; FIXED-CAPACITY GAS-HOLDERS; FILLING VESSELS WITH, OR DISCHARGING FROM VESSELS, COMPRESSED, LIQUEFIED, OR SOLIDIFIED GASES
    • F17C6/00—Methods and apparatus for filling vessels not under pressure with liquefied or solidified gases
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D9/00—Level control, e.g. controlling quantity of material stored in vessel
    • G05D9/12—Level control, e.g. controlling quantity of material stored in vessel characterised by the use of electric means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
    • B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
    • B65G61/00—Use of pick-up or transfer devices or of manipulators for stacking or de-stacking articles not otherwise provided for
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F17—STORING OR DISTRIBUTING GASES OR LIQUIDS
    • F17C—VESSELS FOR CONTAINING OR STORING COMPRESSED, LIQUEFIED OR SOLIDIFIED GASES; FIXED-CAPACITY GAS-HOLDERS; FILLING VESSELS WITH, OR DISCHARGING FROM VESSELS, COMPRESSED, LIQUEFIED, OR SOLIDIFIED GASES
    • F17C9/00—Methods or apparatus for discharging liquefied or solidified gases from vessels not under pressure
    • F17C9/02—Methods or apparatus for discharging liquefied or solidified gases from vessels not under pressure with change of state, e.g. vaporisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Filling Or Discharging Of Gas Storage Vessels (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Description

儲藏槽運用計畫導出系統及方法
本發明係關於一種儲藏槽運用計畫導出系統及方法，係對於用以儲藏液化天然瓦斯的複數個儲藏槽，根據在預定之計畫對象期間之液化天然瓦斯的納入計畫與撥出計畫，將規定要作為液化天然瓦斯之納入對象及撥出對象之儲藏槽的儲藏槽運用計畫，當作數理計畫問題，以利用電腦之運算處理予以解開的方式來導出。
以數理計畫問題的代表性解開演算法而言，存在有線形計畫法、混合整數線形計劃法、整數計畫法、二次計畫法、非線形計畫法等。線形計畫法係屬於一種決定變數為連續變數，而制約條件與標的函數全部皆以線形式來表現之數理計畫問題(線形計畫問題)的解開演算法。混合整數線形計畫法係屬於一種決定變數為連續變數及離散變數，而制約條件與標的函數全部皆以線形式來表現之數理計畫問題(混合整數線形計畫問題)的解開演算法。整數計畫法則為決定變數以離散變數來表現之數理計畫問題(整數計畫問題)的解開演算法。二次計畫法係為標的函數以2次式來表現，而制約條件以線形式來表現之數理計畫問題(二次計畫問題)的解開演算法。非線形計畫法則屬於制約條件與標的函數係以非線形的任意連續函數來表現之數理計畫問題(非線形計畫問題)的解開演算法。導出對象的數 理計畫可以上述的代表性數理計畫問題來表現時，可以使用適合既有之各數理計畫問題的泛用解算器(solver)來解開。
就和用以儲藏液化天然瓦斯之儲藏槽的運用計畫問題類似的問題而言，已有揭示於例如下述專利文獻1的「納入設備之控制方法」。該習知技術提供能夠在儘可能維持原料之較佳性質狀態下迅速因應額外的納入、撥出，即使因儲藏槽數增加等而使納入設備變得龐大複雜，也能在短時間內建立能量成本亦達到最小的操作程序的一種納入設備之控制方法，其儲藏的原料對象則假設為石油、輕油(naphtha)、瓦斯等流體。
[先前技術文獻]
(專利文獻)
專利文獻1：日本特開第2005-263486號公報
在製造以天然瓦斯為主成分的城市瓦斯(city gas)且供應給消費者的瓦斯業者方面，係利用LNG油輪(LNG tanker)等將液化天然瓦斯(LNG)從生產地運送到消費地，暫時儲存在設在消費地的LNG槽，然後根據瓦斯需要，從各LNG槽撥出需要量的LNG，經過氣化及熱量調整等處理，以調整到預定熱量範圍的城市瓦斯形態供應給消費者。
以往，根據對用以儲藏LNG之儲藏槽的LNG納入計 畫與撥出計畫，透過數理計畫法綜合性地導出其運用計畫的系統並不存在。在這種背景之下，會產生以下所示的天然瓦斯特有的問題。因為，天然瓦斯雖以甲烷為主成分，但仍含有乙烷、丙烷、丁烷等在熱量、沸點、比重等物性上相異的複數種碳化氫及氮，故組成及熱量依生產地而異。而且，LNG雖經在-162℃左右以下的極低溫下予以液化，但在運送、納入、儲存及撥出的各階段等中，因來自外界的摻入熱能而使其一部分蒸發，導致產生極低溫的蒸發液化瓦斯(boil-off gas,BOG)，並混入其中，由於依該BOG的產生量，LNG在各階段的熱量會有變動，故將各階段之LNG的狀態變化予以模型化時，會形成複雜的非線形模型。另一方面，發生要對複數個LNG槽納入複數次LNG時，規定哪一次的納入要在哪一個LNG槽進行的變數會成為離散變數。更且，針對預定的瓦斯需要情況，規定要從哪一個LNG槽撥出LNG的變數亦成為離散變數。另一方面，各LNG槽的LNG納入量、納入熱量、儲藏量、儲藏熱量、撥出量、撥出熱量等變數，則為連續變數。因而，LNG槽的運用計畫會在決定變數上包含連續變數與離散變數，制約條件或標的函數係以複雜的非線形式表現，而且變數的數目及制約條件的數目極多，會形成複雜且大規模的混合整數非線形計畫問題，故導出LNG槽運用計畫的系統，必須是可在實用的計算時間內解開該複雜且大規模的混合整數非線形問題的系統。
導出對象之數理計畫可用上述代表性數理計畫問題來 表現時，雖可使用適合既存之各數理計畫問題的泛用解算器來解開，但儲藏LNG之儲藏槽的運用計畫問題會如上述地成為複雜且大規模的混合整數非線形計畫問題，故可以利用的既存解算器尚不存在。
一般而言，要解開非線形計畫問題時，即使是局部性的最佳答案，也不能保證是屬於大區域的最佳答案，尤其是，包含離散變數時，會形成問題。對於這種問題，有一種透過使非線形制約條件接近凸型制約條件，來解決已經放寬之混合整數線形計畫問題的手法(凸放寬法)。然而，該凸放寬法也只是對變數少的小規模非線形計畫問題有效的作法，即便適用於變數量及制約條件量較多之複雜且大規模的混合整數非線形計畫問題，相對於非線形制約條件的接近誤差卻較大，所獲得的大區域性最佳答案並不能作為LNG槽實際運用計畫上可實行的答案。
針對這種問題，專利文獻1所揭示的先前技術中，係假設以石油、輕油、瓦斯等流體作為儲藏原料對象，並不會像LNG那樣因為BOG的發生等而使儲藏量或儲藏熱量有所變動，故揭露一種可使用線形計畫問題或二次計畫問題作為生產量模型來解開答案的技術(參照段落〔0069〕)。亦即，在處理非屬液化天然瓦斯之流體的情形中，並不會構成複雜的混合整數非線形問題，故可當作以往的代表性數理計畫問題來解開。
本發明係有鑑於上述的問題而研發者，其目的在提供對於儲藏會形成複雜的混合整數非線形問題的液化天然瓦 斯的儲藏槽的運用計畫問題可以導出實際可行之答案的儲藏槽運用計畫導出系統及方法。
如上所述，由於液化天然瓦斯會在對儲藏槽進行納入、儲藏、撥出的各階段，因產生BOG而使儲藏量與儲藏熱量有所變動，而且，在熱量方面會受到各種制約，故對於用以儲藏該液化天然瓦斯的複數個儲藏槽，根據預定在計畫對象期間的液化天然瓦斯的納入計畫與撥出計畫，來導出用以規定要作為納入對象及撥出對象之儲藏槽的儲藏槽運用計畫的數理計畫問題，會構成複雜且大規模的混合整數非線形計畫問題，要用既有的數理計畫法來解開並不可能，經本案發明人精心研究的結果，發現透過將表現成該混合整數非線形計畫問題的儲藏槽運用計畫問題予以放寬，使之成為利用將制約條件中的非線形式施以線形接近而抽出非線形制約的混合整數線形計畫問題、及將制約條件中包含離散變數的整數制約及混合整數制約抽出的連續非線形計畫問題等2種計畫問題，一邊將制約條件階段性地精緻化，一邊將各個經放寬的計畫問題交替地重複解開，就可獲得即便是局部性的最佳答案也近乎是大區域最佳答案的實際可行答案。本發明即是基於這種新發現而獲致的儲藏槽運用計畫導出系統及方法。
亦即，為了達成上述目的，本發明之儲藏槽運用計畫導出系統之特徵為：構成為具備有： 記憶手段，其係受理下述的槽初期狀態資訊、納入計畫資訊、及送出計畫資訊之各輸入，作為輸入資訊予以保存，其中，該槽初期狀態資訊係包含在預定之計畫對象期間用以儲藏液化天然瓦斯之複數個儲藏槽各別的前述液化天然瓦斯的初期儲藏量與初期儲藏熱量；該納入計畫資訊係包含前述液化天然瓦斯之複數個納入計畫各自的前述液化天然瓦斯的納入時期、納入量及納入熱量；該送出計畫資訊係包含從1個或複數個撥出幹線朝對應前述各撥出幹線的送出目的端將前述液化天然瓦斯直接或經氣化後送出之送出計畫中每個預定單位期間之送出計畫量；並且，將與前述液化天然瓦斯朝前述儲藏槽之納入及儲藏有關的複數個制約條件、以及與前述液化天然瓦斯從前述儲藏槽朝前述撥出幹線之撥出有關的複數個制約條件予以儲存；及運算處理手段，其係依據前述輸入資訊與前述制約條件，將構成為混合整數非線形計畫問題之至少和前述液化天然瓦斯之納入及撥出的各操作有關的前述儲藏槽的運用計畫問題的可實現答案，利用電腦的運算處理予以解開，前述運算處理手段具備：用以解開混合整數線形計畫問題的第1處理手段、及用以解開連續非線形計畫問題的第2處理手段，並以前述輸入資訊作為已知資料，將下述的第1解開處理和第2解開處理分別執行2次以上，其中，該第1解開處理係對包含前述制約條件中之非線形式的複數個非線形制約條件之各者，進行第1放寬處理，將前述混合整數非線形計畫問題置換成混合整數線 形計畫問題，使用前述第1處理手段予以解開，以至少導出前述計畫對象期間內之每個前述納入計畫中規定要作為前述液化天然瓦斯之納入對象的1個或複數個前述儲藏槽的納入模式、以及規定在每個前述單位期間要進行對應前述送出計畫量之前述液化天然瓦斯之撥出的前述儲藏槽之撥出模式的暫定答案或最終答案，該第2解開處理則係對於包含前述制約條件中之離散變數的複數個離散型制約條件，進行第2放寬處理，將前述混合整數非線形計畫問題置換為連續非線形計畫問題，並使用前述第2處理手段予以解開，以至少導出前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯的儲藏量及儲藏熱量之變化的暫定答案或最終答案，在第2次以後的前述第1解開處理中，對於前述非線形制約條件之至少一部分，使用以前次剛進行的前述第2解開處理所導出之前述液化天然瓦斯之儲藏量及儲藏熱量的變化的暫定答案，進行前述第1放寬處理，第1次以後的前述第2解開處理中，對前述離散型制約條件之至少一部分，使用以前次剛進行的前述第1解開處理所導出之前述離散變數，進行前述第2放寬處理。
更佳者為，具有上述特徵之儲藏槽運用計畫導出系統中，前述運算處理手段係以前述輸入資訊作為已知資料，依序執行下述運算處理：第1運算處理，其係執行前述第1解開處理，以導出前述納入模式之最終答案、前述撥出模式之暫定答案、及 前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯的儲藏量及儲藏熱量的變化的暫定答案；第2運算處理，其係根據經由前述第1運算處理所導出之前述最終答案與前述各暫定答案，執行前述第2解開處理，以至少導出前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯的儲藏量及儲藏熱量的變化的新暫定答案；第3運算處理，其係根據和經由前述第1及第2運算處理所導出之前述最終答案最接近的前述各暫定答案，執行前述第1解開處理，以至少導出前述撥出模式的新暫定答案或最終答案；及第4運算處理，其係根據和經由前述第1至第3運算處理所導出之前述最終答案最接近的前述各暫定答案，執行前述第2解開處理，以至少導出前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯的儲藏量及儲藏熱量的變化的新暫定答案或最終答案。
更佳者為，具有上述特徵之儲藏槽運用計畫導出系統，係在構成為前述複數個儲藏槽之特定儲藏槽間以移送幹線相連結，使前述液化天然瓦斯可在彼此間移送的情形中，前述記憶手段係進一步儲存與前述儲藏槽間之前述液化天然瓦斯的移送有關的複數個制約條件，作為前述混合整數非線形計畫問題的制約條件，前述運算處理手段係以前述輸入資訊作為已知資料，且不考量與前述移送有關之至少部分制約條件，即藉 由依序執行前述第1至第4運算處理，而在前述第1運算處理中，進一步導出前述計畫對象期間中規定要進行前述液化天然瓦斯之移送的前述特定儲藏槽之移送模式的暫定答案，在前述第3運算處理中，係進一步導出前述移送模式的新暫定答案，以執行下述的第5運算處理與第6運算處理，其中，該第5運算處理係根據和經由前述第1至第4運算處理所導出之前述最終答案最接近的前述各暫定答案，考量和前述移送有關的制約條件，執行前述第1解開處理，以至少導出前述移送模式的新暫定答案，該第6運算處理係根據和經由前述第1至第5運算處理所導出之前述最終答案最接近的前述各暫定答案，考量和前述移送有關的制約條件，執行前述第2解開處理，以導出前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯之儲藏量及儲藏熱量的變化的最終答案與前述移送模式的最終答案。
更佳者為，具有上述特徵之儲藏槽運用計畫導出系統中，前述運算處理手段係構成為使用可換算成接近前述熱量的前述液化天然瓦斯密度，以取代包含於前述輸入資訊及前述制約條件中的前述液化天然瓦斯的熱量，來執行前述第1及第2解開處理，並以導出前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯之密度的變化的暫定答案，來取代前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯之儲藏熱量的變化的暫定答案。
更佳者為，具有上述特徵之儲藏槽運用計畫導出系統，係在前述第1放寬處理中，以包含於前述制約條件之 前述液化天然瓦斯之密度與體積之乘積的非線形式來表現的前述液化天然瓦斯的質量，係線形接近於由以基準密度為係數之體積項、以基準體積為係數的密度項、與常數項所構成的1次多項式。
更佳者為，具有上述特徵之儲藏槽運用計畫導出系統中，其前述運算處理手段係在前述第1及第2解開處理中，將依據前述連續變數與前述離散變數中之至少1個變數來規定之監視對象項目從預定基準值偏離的偏離幅度作為懲罰值，以導出前述最終答案及前述暫定答案，作為使1個或複數個前述懲罰值加入權重後之標的函數最小化的可實現答案。
更佳者為，具有上述特徵之儲藏槽運用計畫導出系統，在前述第1及第2解開處理的至少1個解開處理中，係包含每條前述撥出幹線在預定期間所送出之前述液化天然瓦斯之平均熱量與預定基準熱量之間的偏離幅度，作為前述懲罰值之一。
更佳者為，具有上述特徵之儲藏槽運用計畫導出系統中，前述記憶手段係進一步受理包含每個前述預定單位期間經細分化後之細分單位期間之送出計畫量的詳細送出計畫資訊的輸入，作為前述輸入資訊予以保存，前述運算處理手段係在前述第1及第2解開處理分別至少執行2次而導出前述納入模式與前述撥出模式的最終答案後，根據和所導出之前述最終答案最接近的前述各暫定答案，以包含前述詳細送出計畫資訊之前述輸入資訊作 為已知資訊，而導出每個前述細分單位期間及每個前述儲藏槽的撥出量。
更佳者為，具有上述特徵之儲藏槽運用計畫導出系統中，前述撥出模式係按每條前述撥出幹線，規定在介設於前述儲藏槽和該撥出幹線間的撥出用泵中要使用於前述液化天然瓦斯之撥出的1個或複數個前述撥出用泵。
更佳者為，具有上述特徵之儲藏槽運用計畫導出系統中，前述運算處理手段係在對於從已經開始之尚未結束之第1個前述計畫對象期間之尚未經過期間的前頭開始的第2個前述計畫對象期間的前述第1及第2解開處理中，使用第1個前述計畫對象期間之經過期間之最終時間點的處理結果，作為初期條件。
更佳者為，具有上述特徵之儲藏槽運用計畫導出系統中，前述制約條件中係包含用以防止在前述儲藏槽儲藏有組成相異的前述液化天然瓦斯時所產生之層狀化的制約條件。
再者，為了達成上述目的，本發明之儲藏槽運用計畫導出方法之特徵為：具備有：輸入資訊記憶工程，其係將上述輸入資訊保存在預定的記憶手段；及運算處理工程，其係依據前述輸入資訊、與前述液化天然瓦斯朝前述儲藏槽之納入及儲藏有關的複數個制約條件、以及與前述液化天然瓦斯從前述儲藏槽朝前述撥出幹線之撥出有關的複數個制約條件，將構成為混合整數非線 形計畫問題之至少包含前述液化天然瓦斯之納入及撥出的各操作的前述儲藏槽的運用計畫問題的可實現答案，利用電腦的運算處理予以解開，前述運算處理工程中，係以前述輸入資訊作為已知資料，將下述第1解開處理和第2解開處理分別執行2次以上，其中，該第1解開處理係對包含前述制約條件中之非線形式的複數個非線形制約條件之各者，進行第1放寬處理，將前述混合整數非線形計畫問題置換成混合整數線形計畫問題，使用前述第1處理手段予以解開，以至少導出前述計畫對象期間內之每個前述納入計畫中規定要作為前述液化天然瓦斯之納入對象的1個或複數個前述儲藏槽的納入模式、以及規定在每個前述單位期間要進行對應前述送出計畫量之前述液化天然瓦斯之撥出的前述儲藏槽之撥出模式的暫定答案或最終答案，該第2解開處理係對於包含前述制約條件中之離散變數的複數個離散型制約條件，進行第2放寬處理，將前述混合整數非線形計畫問題置換為連續非線形計畫問題，並使用前述第2處理手段予以解開，以至少導出前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯的儲藏量及儲藏熱量之變化的暫定答案或最終答案，在第2次以後的前述第1解開處理中，對於前述非線形制約條件之至少一部分，使用以前次剛進行的前述第2 解開處理所導出之前述液化天然瓦斯之儲藏量及儲藏熱量的變化的暫定答案，進行前述第1放寬處理，第1次以後的前述第2解開處理中，對前述離散型制約條件之至少一部分，使用以前次剛進行的前述第1解開處理所導出之前述離散變數，進行前述第2放寬處理。
本發明之儲藏槽運用計畫導出系統及方法中，用以保存前述輸入資訊之前述記憶手段的一部分和前述輸入資訊記憶工程、及前述運算處理手段和前述運算處理工程係分別相互對應，且規定實質上相同的內容。因而，輸入資訊、制約條件、非線形制約條件、離散型制約條件、第1及第2處理手段、第1及第2放寬處理、第1及第2解開處理、第1至第6運算處理、納入模式、撥出模式、移送模式、各最終答案及各暫定答案，在上述儲藏槽運用計畫導出系統及方法間係呈相同內容。所以，在上述儲藏槽運用計畫導出方法之運算處理工程上，係分別經由上述第1至第4運算處理或上述第1至第6運算處理，以導出和上述儲藏槽運用計畫導出系統同樣的各最終答案及各暫定答案。
而且，若依具有上述特徵之儲藏槽運用計畫導出系統及方法，將以複雜且大規模的混合整數非線形問題來表現的儲藏液化天然瓦斯的儲藏槽的運用計畫問題，分割為第1解開處理與第2解開處理，來將混合整數線形計畫問題 與連續非線形計畫問題等2種計畫問題交替地反覆進行解開，即可藉由第1解開處理來獲得與離散變數相關連之納入模式與撥出模式等之暫定答案或最終答案，藉由第2解開處理來獲得與非線形制約條件相關連之各儲藏槽的液化天然瓦斯的儲藏量及儲藏熱量的變化的暫定答案或最終答案，故一面交互地利用彼此的導出結果，一面獲得大區域的最佳答案或與其接近的可施行答案。結果，可以用短時間的運算處理來建立更有效率的儲藏槽的運用計畫，故可適時地因應納入計畫之變更與追加、或是撥出計畫之變更等。
以下根據圖面就本發明之儲藏槽運用計畫導出系統及方法的實施形態加以說明。
茲參照圖1至圖8就本發明之一實施形態加以說明。圖1至圖3係以示意性顯示在儲藏槽運用計畫導出系統(以下適當稱為「本系統」)所要解開之運用計畫問題中，對用於儲藏作為運用計畫問題之對象的液化天然瓦斯(LNG)之複數個儲藏槽10進行LNG之納入、移送、撥出的各項操作的設備構成及各操作內容之概要。首先，參照圖1至圖3簡單說明有關納入、移送、撥出之各操作。
所謂納入操作，係如圖1所示，將利用LNG油輪等運送手段11從生產地或其他LNG儲藏基地等運來的LNG，從複數個儲藏槽10中指定相應於納入貨物之運載 量等的1個或複數個儲藏槽作為納入槽，將作為納入貨物(cargo)的LNG納入到所指定之納入槽的操作。此外，LNG之各納入係設定成納入計畫，屬於其具體內容的納入量、納入期(納入日)、納入熱量等，則予以預先設定作為納入計畫資訊。本實施形態中，係假設只將複數個儲藏槽10中的一部分儲藏槽作為納入槽來使用的情形。例如，圖1所示的一個例子中，儲藏槽10分散設置為A1區、A2區等2個區的情形中，係將A1區之儲藏槽K101至K104的4個和A2區之儲藏槽K201至K203的3個作為納入槽來使用。
所謂移送操作，如圖2所示，係為將儲藏槽10內的LNG經由移送幹線12移動到另一儲藏槽10的操作，例如，只將複數個儲藏槽10中的一部分儲藏槽作為納入槽來使用的情形等(參照圖1)中，即適用於將LNG從納入槽移動到其他儲藏槽10的情形。此外，作為移送源的儲藏槽10和移送幹線12之間係分別介裝有1台移送用泵13。圖2所示之例子中，納入槽全部成為移送源，A2區內的納入槽則亦成為移送目的端。納入槽亦可不必成為移送源。還有，納入槽的一部分之所以成為移送目的端，是因為要提高納入槽的選擇自由度，其可利用在例如因應後述的層狀化判定條件來調整納入槽之儲藏量的情形。
所謂撥出操作，如圖3所示，係為將儲藏槽10內之LNG撥出到和各儲藏槽10相對應之撥出幹線14的操作。從各撥出幹線14，係使撥出的LNG直接或間接氣化，並 按照需要施以熱量調整，再送出到所對應的1個或複數個送出目的端15。本實施形態中，各儲藏槽10分別設置有至少2台撥出用泵16，且構成為例如可從相同儲藏槽10的不同撥出用泵16撥出到相同的撥出幹線14，而且構成為即使一台跳脫而不能使用，亦可切換到另一台來使用。再者，除了一部分儲藏槽10外，各撥出用泵16係連接於至少2條撥出幹線14，且構成為可選擇性地撥出到任一條撥出幹線14。藉由這種構成，透過使1台或2台撥出用泵16對1個儲藏槽10運轉，可以使各儲藏槽10分別和1條撥出幹線14對應，使按照每條撥出幹線14成為撥出源的儲藏槽10被群組化。本實施形態中，係按照每條撥出幹線14，使每個預定單位期間(例如1天)送到對應之送出目的端15的LNG或使LNG氣化所得的城市瓦斯的送出計畫量預先設定作為送出計畫資訊。
然而，在處理極低溫之LNG的設備中，為了將使LNG流通之配管類之內部維持在極低溫狀態，乃令LNG流通以施行配管類內部的保冷操作(cooling))。本實施形態中，係將撥出到撥出幹線14之LNG的一部分(保冷用LNG)經由閥而流入作為保冷對象的移送幹線12，並移送到用以回收該保冷用LNG的儲藏槽10(保冷回收槽)來實施該保冷操作(第1保冷形態)。本實施形態中，係假設以移送幹線12作為保冷對象。因此，可將保冷操作看作撥出操作或移送操作之一部分來掌握。以下的說明中，所稱保冷回流量，係指流入於移送幹線12之保冷用LNG的量 (體積)或回收到保冷回流槽之保冷用LNG的量(體積)。此外，本實施形態中，雖係假設成上述第1保冷形態，但除此之外，亦可設成例如以特定的納入槽作為保冷供給槽的候補，並從自該候補槽之中所選擇的保冷供給槽取出保冷用LNG，再經由移送幹線12而回收到預先設定為保冷回流槽之儲藏槽10(第2保冷形態)。
以下，將由例示於圖1至圖3之儲藏槽10、移送幹線12、移送用泵13、撥出幹線14、撥出用泵16等所構成而用於LNG之納入、移送、撥出的設備權稱為「LNG儲藏設備群」。
接著，就作為本系統解開對象之儲藏槽10的運用計畫問題加以說明。本運用計畫問題係為以多數個連續變數與離散變數、及藉該變數規定之多數個制約條件與1個標的函數來表現，且在一部分制約條件中包含非線形式的混合整數非線形計畫問題。本系統在被供予上述納入計畫資訊與送出計畫資訊、及包含各儲藏槽10之LNG的初期儲藏量與初期儲藏熱量的槽初期狀態資訊作為輸入資訊時，就以後述之處理程序來解開該混合整數非線形計畫問題，分別導出在計畫對象期間(例如30天)內規定要作為每個納入計畫之LNG納入對象的1個或複數個儲藏槽10的納入模式、規定要進行LNG移送之特定儲藏槽10的移送模式、規定每個單位期間(例如1天)向對應上述送出計畫量之各撥出幹線14執行LNG之撥出的儲藏槽10的撥出模式、規定保冷回流槽的保冷回流模式、及各儲藏槽10的 每個單位期間(例如1天)的儲藏量和儲藏熱量變化，並當作輸出資訊以預定形式予以輸出。
其次，就本運用計畫問題所處理的連續變數、離散變數、常數、制約條件之主要者加以說明。以下，係將單位期間設為1天，計畫對象期間T設為30天，計畫對象期間T內的時間點t(t=1至30)設為以天為單位來表示。本實施形態中，時間點t之長度為單位期間(1天)。
圖4(A)至(C)係分別顯示主要連續變數、主要離散變數、及主要常數的一覽表。圖4(A)及(B)的各一覽表中，係分別在左欄中記載連續變數或離散變數的記號，右欄中記載內容。圖4(C)的一覽表中，係分別在左欄記載常數的記號，中央欄記載分類編號，右欄記載內容。
顯示於圖4(A)及(C)的納入量、移送量、撥出量、BOG發生量、保冷回流量、BOG量、送出計畫量的次元為體積(液體狀態)。
本實施形態中，LNG的熱量(納入熱量、儲藏槽10內之儲藏熱量、撥出幹線14內之熱量等)全部都換算成液體狀態的密度(每單位體積的質量)。因此，關於LNG熱量的連續變數及常數，全部都使用置換成關於密度的連續變數及常數者。具體而言，係將LNG的熱量換算成氣化瓦斯在標準狀態下每單位體積的熱量〔MJ/Nm3〕(標準狀態氣化熱量)，並將LNG標準狀態下之氣化熱量與LNG之密度(液體狀態)的一方，可以利用和另一方之1次式來接近的方式予以置換。由於LNG之密度(液體狀態)可以換算成 LNG的標準狀態氣化熱量，故對於所撥出之LNG經氣化後之城市瓦斯的熱量制約，就可以簡單置換成對於所撥出之LNG之密度(液體狀態)的制約條件。
圖4(C)的一覽表所示之分類編號中，分類為編號1之常數，係依據納入計畫資訊及送出計畫資訊等輸入資訊來給予。分類為編號2中之常數則根據LNG之物質特性來設定。分類為編號3之常數係根據儲藏槽10、移送幹線12、移送用泵13、撥出幹線14、及撥出用泵16等涉及LNG之納入、儲藏、移送、撥出之各種設備的屬性資訊(儲藏槽10之容積、移送用泵13及撥出用泵16之性能等)來設定。分類為編號4之常數則根據對於所撥出之LNG的熱量制約來設定。
接著，就制約條件加以說明。制約條件主要係對納入、儲藏、移送、撥出、保冷各階段的各種設備在物量制約及熱量制約上加以規定。物量制約包含關於LNG體積的制約、及關於作為各項操作之對象的儲藏槽10、移送幹線12、撥出幹線14之可能組合的制約。熱量制約為關於在各操作階段之LNG熱量的制約，而在本實施形態中，熱量制約則為關於LNG密度的制約。但，關於每個儲藏槽10以天為單位之質量變化的制約(參照下述之數學式2)、關於每條撥出幹線14之LNG撥出質量(撥出量與密度之積)與朝對應之送出目的端15送出的LNG送出質量(送出計畫量與密度之積)間之平衡的制約(參照下述之數學式8)、及和關於保冷用LNG之質量平衡有關的制約(參照下 述之數學式18)中，亦包含了密度，故關於質量的制約會有物量制約和熱量制約兩方面。在關於該質量之制約條件式中，由於會形成以2個連續變數(體積和密度)之積(非線形式)來表示的各種質量的多項式，故該質量制約係形成為非線形制約。
再者，制約條件亦按照制約條件式所包含之變數種類來分類。亦即，制約條件式係分類成其變數不包含離散變數而只包含連續變數的情形，或反之，不包含連續變數而只包含離散變數的情形、以及包含連續變數和離散變數兩者的情形等3種。
以下，具體說明有關主要的制約條件。首先，將關於每個儲藏槽10以天單位的體積變化與質量變化的制約條件式揭示於以下數學式1至數學式3。數學式1至數學式3均為關於連續變數的制約條件。數學式1至數學式3的制約條件式，其存在數係分別和計畫對象期間T之天數與儲藏槽10的個數之乘積相同。
數學式1係表示：在儲藏槽j，相對於在時間點t的初始儲藏體積，經過在時間點t所發生的各項操作或BOG產生等所導致的體積變化，成為下一個時間點t+1之初始儲藏體積。具體而言，透過在時間點t的初始儲藏體積中，加上時間點t的納入量、流入的移送量、及流入的保冷回流量，並減去流出的移送量、撥出量、及BOG發生量，就成為下一個時間點t+1的初始儲藏體積。因此，數學式1所示的制約條件係表示包含了納入、儲藏、移送、撥出、保冷之全部操作的物量制約。此處，數學式1右邊第7項的BOG發生量係為因在時間點t之各項操作所產生的BOG總量，其係以該操作時間點的BOG密度等作為參數，使用按照操作別預先表格化的值來求得，作為每項操作的BOG發生量。
數學式2係表示：在儲藏槽j，相對於在時間點t的初始儲藏質量，經過在時間點t發生的各項操作或產生BOG等所導致的質量變化，成為下一個時間點t+1之初始儲藏質量。具體而言，透過在時間點t的初始儲藏質量(儲藏體積與儲藏密度之積)中，加上在時間點t的納入質量(納入量與納入密度之積)、流入的移送質量(移送量和移送源槽的儲藏密度)、及流入的保冷回流質量(保冷回流量和保冷回流LNG的密度)，並減去流出的移送質量(移送量和儲藏密度)、撥出質量(撥出量和儲藏密度)、及BOG發生質量(BOG發生量和BOG之密度)，就成為下一個時間點t+1的初始儲藏質量(儲藏體積與儲藏密度之積)。此處， 數學式2右邊第7項內的BOG發生量，係以和上述數學式1同樣的方式求得。因此，數學式2所示之制約條件係表示包含了納入、儲藏、移送、撥出、保冷之全部操作的物量制約與熱量制約。
數學式3係為一種制約條件式，其中規定在儲藏階段之關於各儲藏槽10之儲藏量上下限的物量制約，具體而言，該數學式3係規定：在時間點t的各儲藏槽10的儲藏量，成為依各儲藏槽10之儲藏容量所決定的體積上限值以下、體積下限值以上。
其次，涉及納入操作之物量制約的制約條件式，係揭示於以下的數學式4至數學式6。數學式4係關於連續變數的制約條件，數學式5為關於連續變數和離散變數的制約條件(混合整數制約條件)，數學式6為關於離散變數的制約條件。
數學式4係表示：時間點t為納入日時，其納入計畫的納入量成為在時間點t納入於各儲藏槽10之納入量的 合計。數學式3左邊的各儲藏槽10中，未使用作為納入槽之儲藏槽10的納入量為0。數學式4的存在數係和計畫對象期間T的天數相同。在時間點t沒有納入計畫時，數學式4右邊的常數值為0。
數學式5係表示：在時間點t有納入時，時間點t之儲藏槽j的納入量為儲藏槽j之體積上限值以下，在時間點t沒有納入時，在時間點t之儲藏槽j的納入量為0。數學式5的存在數係和計畫對象期間T之天數與儲藏槽10之個數的乘積相同。
數學式6係規定對於1個納入計畫不能同時使用作為納入槽之儲藏槽10的組合。亦即，數學式6係表示儲藏槽j1和儲藏槽j2不能同時使用作為納入槽的情形。數學式6係僅存在不能同時使用作為納入槽之儲藏槽10的組合數。
接著，將涉及撥出操作之物量制約的制約條件式顯示在以下的數學式7至數學式10。數學式7至數學式10皆為關於連續變數的制約條件。數學式7及數學式8之制約條件式的存在數係分別和計畫對象期間T之天數與撥出幹線14之數目的乘積相同。數學式9之制約條件式的存在數係和計畫對象期間T之天數與儲藏槽10之個數的乘積相同。數學式10之制約條件式的存在數係和計畫對象期間T之天數與儲藏槽10之個數與撥出幹線14之數目的乘積相同。
數學式7係規定在時間點t朝撥出幹線1之撥出量的合計和撥出幹線1之送出計畫量之間的體積平衡。具體而言，在時間點t朝撥出幹線1之撥出量的合計係等於：從撥出幹線1向各儲藏槽10之保冷回流量的合計加上在時間點t朝和撥出幹線1有關之送出計畫的送出目的端m’(m’表示和撥出幹線1對應之送出目的端)送出之各送出計畫量的合計，再減去在時間點t混入於送出目的端m’之各BOG量之合計的體積。本實施形態中，隨著撥出操作而混入各送出目的端15之BOG的量，係以該操作時間點之BOG密度等作為參數，藉由使用依操作別預先表格化的值而求得。
數學式8係規定：在時間點t朝撥出幹線1撥出之撥出質量的合計與以撥出幹線1之送出計畫量和密度之乘積來表示的送出計畫質量之間的質量平衡。具體而言，在時間點t從各儲藏槽j朝撥出幹線1之撥出量和密度之乘積的合計係等於：從撥出幹線1朝各儲藏槽10之保冷回流量的合計與在時間點t朝涉及撥出幹線1之送出計畫的送出目的端m’(m’表示對應撥出幹線1之送出目的端)的各送出計畫量之合計的和乘以撥出幹線1之密度，再減去將在時間點t混入送出目的端m’之各BOG之量的合計乘以BOG密度所得之BOG質量後的質量。
數學式9係規定：在時間點t從儲藏槽j朝各撥出幹線1之撥出量的合計為從連接於儲藏槽j之撥出用泵k撥出之撥出量的合計。
數學式10係表示：在時間點t從儲藏槽j朝撥出幹線1撥出之撥出量限制在依設於儲藏槽j與撥出幹線1之間的撥出用泵16的能力來決定之上限值以下。
其次，將與撥出操作之熱量制約有關的制約條件式顯示於以下的數學式11及數學式12。數學式11及數學式12均為關於連續變數的制約條件。數學式11的制約條件式，其存在數係與撥出幹線14之數相同，數學式12的制約條件式，其存在數係與計畫對象期間T之天數和撥出幹線14之數的乘積相同。
數學式11係規定：各撥出幹線1於時間點t之密度在計畫對象期間T的平均密度為各撥出幹線1之平均密度的下限值以上。
數學式12係規定：於時間點t之各撥出幹線1的密度應為各撥出幹線1之瞬時密度的下限值以上、且為上限值以下。本實施形態中，單位期間係假設為1天，但瞬時熱量之下限值與上限值係規定在以1小時為單位的密度變動容許範圍。亦即，數學式12係規定，以1天單位規定之各撥出幹線1的密度縮斂在以1小時為單位的密度變動容許範圍內。
接著，將和移送操作之物量制約有關的制約條件式揭示於以下的數學式13至數學式16。數學式13為關於連續變數的制約條件。數學式14至數學式16均為關於離散變數的制約條件。數學式13的制約條件式，其存在數係與計畫對象期間T之天數、儲藏槽10之個數、及從儲藏槽10之個數扣除1後之數的乘積相同。數學式14至數學式16的制約條件式，其存在數係分別與計畫對象期間T之 天數與儲藏槽10之個數的乘積相同。
數學式13係表示：在時間點t從儲藏槽i朝儲藏槽j移送之移送量限制在依設於儲藏槽i之移送用泵13的能力來決定的上限值以下。
數學式14係規定：於時間點t的移送操作，不會有在同一時間點t以複數個儲藏槽10為移送目的端的情形。在時間點t，不以儲藏槽j作為移送源進行移送時，數學式14左邊之值為0；進行移送時，數學式14左邊之值為1。
數學式15係規定：在時間點t的移送操作，不會有在同一時間點t以複數個儲藏槽10為移送源的情形。在時間點t，不以儲藏槽j為移送目的端進行移送時，數學式15左邊之值為0；進行移送時，數學式15左邊之值為 1。
數學式16係規定：在時間點t之移送操作，複數個儲藏槽10之中，相同的儲藏槽10不會有同時成為移送目的端和移送源的情形。在時間點t，儲藏槽j不成為移送目的端或移送源進行移送時，數學式16左邊之值為0；進行移送時，數學式16左邊之值為1。
然後，將和保冷操作之物量制約有關的制約條件式揭示於以下的數學式17及數學式18。數學式17及數學式18均為關於連續變數的制約條件。數學式17及數學式18的制約條件式，其存在數係分別和計畫對象期間T之天數與撥出幹線14之數的乘積相同。
數學式17係規定和在時間點t經由撥出幹線1提供之保冷用LNG有關的體積平衡。具體而言，在時間點t從撥出幹線1朝各儲藏槽j流動之保冷回流量的合計係等於在時間點t從撥出幹線1朝預定的移送幹線12流動之保冷回流量。
數學式18係規定關於在時間點t之保冷用LNG的質量平衡。具體而言，在時間點t從各撥出幹線14朝預定之移送幹線12流動之保冷回流量的合計與保冷回流LNG之密度的乘積，係等於在時間點t從撥出幹線1朝預定之移送幹線12流動之保冷回流量與撥出幹線1之密度的乘積的合計。
以上係就主要制約條件分類為納入、儲藏、移送、撥出、保冷等各階段的物量制約及熱量制約，加以詳細說明。以下，為了說明的方便，而將規定數學式1、數學式7及數學式17所示之體積變化及體積平衡的制約條件稱為「體積守恆律(volume conservation law)」，規定數學式2、數學式8及數學式18所示之質量變化及質量平衡的制約條件稱為「質量守恆律(mass conservation law)」。由於制約條件係大幅依存於屬於本系統解開對象之混合整數非線形計畫問題之基礎的LNG儲藏設備群的構成及各個構成要素之個數與各個構成要素之屬性(大小與性能等)等，故亦可設定其他制約條件追加在數學式1至數學式18所例示之主要制約條件中。而且，亦可將該主要制約條件的一部分變更為其他制約條件。
茲舉一例，以依納入、移送、或保冷而使LNG流入儲藏槽10時的制約而言，根據儲藏槽10之儲藏量、流入之LNG和儲藏LNG之密度差的關係，會有要將LNG之入口決定在槽上部或槽下部之任一方的制約條件。這是為了防止因上述關係而使儲藏槽10內的LNG產生密度分布而 層狀化的情形所需之有關熱量制約的制約條件(層狀化判定條件)。該制約條件，在例如納入槽為複數個且將LNG之入口統一設在槽下部的運用情況中，可以將LNG之入口成為槽上部之納入槽的儲藏量預先變更為LNG之入口成為槽下部之儲藏量的制約條件。在任一種情形中，決定儲藏槽10之LNG入口在槽上部或槽下部的變數皆為離散變數。例如，作為納入對象之儲藏槽10為複數個時，必須將LNG之入口統一在槽上部或槽下部時的制約條件，即為使用該離散變數的制約條件。
再舉另一例，也可在和納入操作之物量制約有關的制約條件中追加下述制約條件，例如：納入槽為複數個時，規定在納入槽之間依納入前之各儲藏量所決定之槽液位的差在預定範圍內的制約條件；納入槽為複數個時，規定在納入槽之間，依納入後之各儲藏量所決定的槽液位之差為相等的制約條件；納入槽為複數個時，規定納入槽之間的納入量比例成為預定比例的制約條件；規定納入槽之數量依納入計畫之納入量來決定的制約條件等。
再舉另一例，以和撥出操作之物量制約有關的制約條件而言，亦可追加下述制約條件，例如，規定撥出用泵16和撥出幹線14間的對應關係在一定期間固定不變更的制約條件；規定使每條撥出幹線14運轉之撥出用泵16的台數設定為比按照每條撥出幹線14之送出計畫量所決定之必要台數多1台的制約條件等。此外，前者之制約條件中，也可構成為：撥出用泵16和撥出幹線14間的對應關 係、及固定該對應關係的一定期間，可分別作為輸入資訊的一部分予以適當變更。
再舉另一例，以和撥出操作之熱量制約有關的制約條件而言，亦可追加下述制約條件，例如，數學式11及數學式12所示之制約條件可為：規定撥出用泵16即使1台跳脫也可滿足需要的制約條件；規定啟動撥出用泵16之前作為撥出源之儲藏槽10內的密度在預定範圍內的制約條件；規定附加在從撥出幹線14朝送出目的端15送出之LNG的熱量調整的LPG(液化石油瓦斯)的附加量在預定之上限值以下的制約條件；規定混入於從撥出幹線14朝送出目的端15送出之LNG的BOG量在預定之上限值以下的制約條件等。
再舉另一例，以和移送操作之物量制約有關的制約條件而言，亦可追加下述制約條件，例如，規定每條移送幹線12中，作為移送源之儲藏槽10和作為移送目的端之儲藏槽10固定為特定之儲藏槽10的制約條件；規定在同區內進行納入操作時，不在同區內進行移送操作的制約條件；規定在啟動移送用泵13前作為移送源之儲藏槽10內的儲藏量或液位在預定範圍內的制約條件等。
再舉另一例，以和保冷之物量制約有關的制約條件而言，亦可追加例如就每條移送幹線12，將作為保冷用LNG之送出源的撥出幹線14和保冷回流槽之可能組合固定為預先決定之組合的制約條件等。
接著，就本系統之構成加以說明。圖5係顯示本系統 1之概略構成。如圖5所示，本系統1具備：運算處理手段2，係以後述之處理程序解開混合整數非線形計畫問題；及記憶手段3，用以儲存該處理程序、上述制約條件與標的函數、包含上述納入計畫資訊與送出計畫資訊與槽初期狀態資訊的輸入資訊、規定上述BOG發生量之表格等。此外，上述連續變數、離散變數、及分類在分類編號2至4之常數等係儲存於記憶手段3作為制約條件的一部分，再者，分類在分類編號1之常數係儲存於記憶手段3作為輸入資訊的一部分。
運算處理手段2並不具備直接解開混合整數非線形計畫問題的泛用解算器，而是構成為具備：屬於用以解開混合整數線形計畫問題之泛用解算器的第1處理手段4、和屬於用以解開連續非線形計畫問題之泛用解算器的第2處理手段5。第1處理手段4係使用應用分枝定界法(branch and bound method)的解開演算法，來解開混合整數線形計畫問題及整數計畫問題。第2處理手段5係使用應用內部法(interior method)的解開演算法，來解開連續非線形計畫問題。第1處理手段4及第2處理手段5係以在預定之平台上動作的軟體手段使各處理手段之執行程式載入於構成該平台之記憶體上來實現。以下，為了方便起見，將利用第1處理手段4所執行之解開處理綜合稱為「第1解開處理」，將利用第2處理手段5所執行之解開處理綜合稱為「第2解開處理」。
再者，運算處理手段2亦作為解開處理控制手段6而 發揮功能，該解開處理控制手段6係以後述之處理程序，將第1處理手段4及第2處理手段5逐次選擇任一方，以選擇性執行第1解開處理或第2解開處理，而且，亦作為輸出手段7而發揮功能，該輸出手段7係以預定之輸出平台將最終導出之納入模式、移送模式、撥出模式、保冷回流模式、及各儲藏槽10每1天的儲藏量與儲藏密度的變化(以下權稱為「儲藏狀態變化」)等輸出資訊進行輸出處理(畫面顯示或列印輸出等)。因此，本實施形態中，第1處理手段4與第2處理手段5與解開處理控制手段6係一起配合運作，發揮將儲藏槽10之運用計畫問題的混合整數非線形計畫問題解開的專用解算器功能。
運算處理手段2係使用例如安裝有以一般普及型OS(作業系統)動作的高性能中央運算處理裝置(例如英特爾公司製Core i5等)的個人電腦或工程工作站(engineering work station)等汎用電腦作為上述平台所構成。第1處理手段4、第2處理手段5、及解開處理控制手段6與輸出手段7可分別構成於共用的平台上，或者，亦可構成於個別的平台上。再者，如後所述，由於利用第1處理手段4所執行的第1解開處理和利用第2處理手段5所執行的第2解開處理並非同時進行，故第1處理手段4與第2處理手段5亦可構成於共用的平台上。還有，構成第1處理手段4與第2處理手段5的平台、和構成解開處理控制手段6與輸出手段7的平台，也可不一定要用相同架構的電腦，構成第1處理手段4與第2處理手段5的平台也可使 用特別針對第1處理手段4與第2處理手段5之解開演算法的專用電腦。
記憶手段3可以使用例如附屬於上述平台的硬碟記憶裝置等非揮發性記憶裝置、或和上述平台分開設置的外掛硬碟等非揮發性記憶裝置來實現。記憶手段3在硬體構成上並非一定要以相同記憶裝置構成，也可使用例如：儲存上述納入計畫資訊、送出計畫資訊、槽初期狀態資訊等輸入資訊之記憶領域係與儲存該輸入資訊以外之資訊之記憶領域為各不相同的記憶裝置。而且，上述處理程序較佳為儲存在構成有解開處理控制手段6之平台所附屬的記憶裝置。
其次，參照圖6之流程圖，說明有關使用本系統1解開上述運用計畫問題，以導出儲藏槽10之運用計畫的方法。
首先，在步驟#1，藉由作業人員的輸入操作，受理上述納入計畫資訊、送出計畫資訊、及槽初期狀態資訊等輸入資訊，且輸入並保存於記憶手段3(輸入資訊記憶工程)。
納入計畫資訊係為在計畫導出期間T內之有關LNG調度的資訊，例如，按計畫導出期間T內發生的每個納入計畫，納入計畫之識別資訊、LNG油輪之泊入日(納入日)、LNG納入量、LNG之密度(或標準狀態氣化熱量)等資訊所構成。此外，本實施形態中，如上所述，由於LNG之標準狀態氣化熱量係換算成密度，故藉由作業人員之輸 入操作而受理該熱量之輸入時，運算處理手段2會在將該熱量轉換成密度後輸入到記憶手段3。
送出計畫資訊係根據每個送出目的端15的LNG需要推估來設定，其係由計畫導出期間T中在1天單位朝各送出目的端15送出的LNG或LNG經氣化後之城市瓦斯送出計畫量所構成。本實施形態中，該送出計畫量係以LNG(液體狀態)之體積來表示。
槽初期狀態資訊係以計畫導出期間T即將開始前儲存於各儲藏槽10之LNG的體積及密度的各初期值所構成，而體積及密度的各初期值則相當於初期儲藏量與初期儲藏熱量。槽初期狀態資訊係取得設於各儲藏槽10之液量計及質量計的測定結果，自動的或利用作業人員的手動操作，而被輸入至記憶手段3。
記憶手段3中在輸入資訊記憶工程前預先儲存有用以構成屬於解開對象之運用計畫問題的上述制約條件、連續變數、離散變數、及常數等。此外，要變更做為解開對象的運用計畫問題，亦即，作為對象的LNG儲藏設備群不同時，則將制約條件、連續變數、離散變數、及常數等進行更改重新設定。
接著，在步驟#2以後，係以在步驟#1輸入並保存於記憶手段3的輸入資訊為前提，根據藉由解開處理控制手段6控制之處理程序，來進行運算處理工程。
在步驟#2中，運算處理手段2並不考量上述制約條件中之例如和移送、撥出及保冷等有關的一部分制約條件， 而是對作為考量對象之和納入、儲藏有關的制約條件以及和移送、撥出及保冷有關之制約條件的其他部分中，包含非線形式的非線形制約條件，將該非線形式施以線形接近，而包含於考量對象外之制約條件的非線形制約條件則不予考量，將以混合整數非線形計畫問題來表現的運用計畫問題置換成混合整數線形計畫問題，再使用第1處理手段4將該混合整數線形計畫問題作為考量對象，以滿足所選擇的制約條件，而導出納入模式、撥出模式、移送模式、保冷回流模式、及儲藏狀態變化，作為使以下的標的函數最小化的可行答案(第1運算處理)。本實施形態中，係藉由該第1運算處理，得到納入模式的最終答案以及撥出模式、移送模式、保冷回流模式、和儲藏狀態變化的暫定答案。因此，設為考量對象外的制約條件，係選擇對導出納入模式的最終答案不會造成巨大影響的制約條件。具體而言，要將怎樣的制約條件排除在外，雖依存於LNG儲藏設備群的構成及各個構成要素的個數或各個構成要素的屬性(大小或性能等)等，但在和移送有關的制約條件上，例如，按每條移送幹線12，將規定作為移送源的儲藏槽10和作為移送目的端的儲藏槽10固定在特定儲藏槽10的制約條件作為考量對象較為理想。此外，在和撥出有關的制約條件上，例如，將涉及物量制約的制約條件全部列入考量，僅將涉及熱量制約的部分制約條件列在考量對象之外較為理想。
還有，第1處理手段4雖係將該第1運算處理、後述 之第3運算處理及第5運算處理之第1解開處理使用應用分枝界限法的習知解開演算法予以解開，但該關於第1解開處理的具體內容，並非本發明的本來宗旨，故其詳細說明容予省略。
第1運算處理中，作為線形接近之對象的非線形制約條件，係為上述數學式2及數學式8所示之關於LNG質量的制約條件(質量守恆律)。數學式2及數學式8之左邊及右邊以各項密度變數q與體積變數v之乘積來表示的非線形式，可以接近以下數學式19右邊所示之線形式。還有，密度變數q和體積變數v的符號q及v，係權宜性代表數學式2及數學式8之各密度變數和各體積變數。
[數學式19]q．v=q0．v+q．v0-q0．v0
數學式19右邊的q0與v0係為常數，分別表示基準密度與基準體積，藉著將密度變數q從基準密度的變化與體積變數v從基準體積的變化假定為很小，該2種變化之乘積接近到可予以忽視。
本實施形態中，係使用以下的數學式20所示之標的函數F作為標的函數。數學式20中，Pi為以預定的監視對象項目從預定的基準值偏離之幅度來表示的懲罰值，Ai為對該懲罰值Pi加入權重時的權重係數。就監視對象項目而言，上述制約條件中係包含變動範圍受到限制的連續 變數，例如從上述數學式1至數學式18所例示的制約條件式中，以不等式表示之制約條件中的連續變數、與連續變數、離散變數或者以其雙方表示之函數等。例如，舉一個監視對象項目的例子而言，可推想為各撥出幹線14在時間點t之密度於計畫對象期間T的平均密度、各撥出幹線14在各時間點t之密度、計畫對象期間T內所發生的移送次數、計畫對象期間T內之移送量合計等。但是，在步驟#2之第1運算處理中，並不就和移送及撥出有關的部分制約條件及和保冷有關的制約條件加以考量，故和該等制約條件有關之懲罰值的權重係數可以設定為0或其他更小之值。
步驟#3中，運算處理手段2係藉由使用步驟#2之第1運算處理所得的結果，將納入模式及離散變數全部固定，而將以混合整數非線形計畫問題表現的運用計畫問題置換為連續非線形計畫問題，並使用第2處理手段5，使該連續非線形計畫問題滿足作為考量對象而選擇的制約條件，以導出儲藏狀態變化的新暫定答案(第2運算處理)作為使數學式20之標的函數最小化的可行答案。第2運算處理中，包含非線形式的制約條件係以保持非線形式而不施以線形接近的方式使用，而且將第1運算處理中排除在考量 對象之外的部分制約條件，例如，和撥出有關的制約條件，當作考量對象追加在內。藉由這種方式，在第2運算處理中，就可獲致比第1運算處理所得之儲藏狀態變化暫定答案更高精度的暫定答案。此外，第2運算處理中，也可按照作為考量對象的制約條件，將數學式20之標的函數中的權重係數Ai自第1運算處理時進行變更。
此外，第2處理手段5雖係使用應用習知之內部法的解開演算法來解開該第2運算處理、後述之第4運算處理及第6運算處理的第2解開處理，但有關該第2解開處理的具體內容，並非本發明之本來宗旨，故其詳細說明容予省略。
步驟#4中，運算處理手段2係使用步驟#2至步驟#3之第1及第2運算處理所得的結果，再在作為考量對象之制約條件中包含非線形式之非線形制約條件中，藉由將該非線形式施以線形接近而將以混合整數非線形計畫問題來表現的運用計畫問題置換成混合整數線形計畫問題，並使用第1處理手段4，使該混合整數線形計畫問題滿足作為考量對象而選擇的制約條件，以導出撥出模式與保冷回流模式的最終答案以及移送模式的新暫定答案(第3運算處理)，當作使數學式20之函數最小化的可行答案。在第3運算處理中，為了獲得撥出模式與保冷回流模式的最終答案，而將和撥出及保冷有關的制約條件全部作為考量對象，以取代將第2運算處理所考量之涉及移送的部分制約條件排除在考量對象之外，以調整作為考量對象的制約條 件，謀求混合整數線形計畫問題之放寬的作法。第3運算處理中，由於使用在第2運算處理所得之更高精度的儲藏狀態變化暫定答案，故得以高精度地獲得撥出模式與保冷回流模式的最終答案。移送模式的暫定答案也比第1運算處理時更為高精度化。此外，第3運算處理中，也可按照作為考量對象的制約條件，將數學式20之標的函數的權重係數Ai自第2運算處理時進行變更。
步驟#5中，運算處理手段2係使用步驟#2至步驟#4的第1至第3運處理所得之結果，藉由將納入模式、撥出模式、保冷回流模式及離散變數全部予以固定，將以混合整數非線形計畫問題來表現的運用計畫問題置換為連續非線形計畫問題，並使用第2處理手段5，使該連續非線形計畫問題滿足作為考量對象而選擇的制約條件，以導出儲藏狀態變化的新暫定答案(第4運算處理)，作為使數學式20之標的函數最小化的可行答案。第4運算處理中，包含非線形式的制約條件係維持非線形式來使用，而不施以線形接近，而且，在第3運算處理中，係將排除在考量對象之外的部分制約條件追加作為考量對象。藉此方式，在第4運算處理中，即可獲得比在第2運算處理所得之儲藏狀態變化的暫定答案更高精度的暫定答案。此外，第4運算處理中，也可按照作為考量對象的制約條件，將數學式20之標的函數的權重係數Ai自第3運算處理時進行變更。
在步驟#6中，運算處理手段2係使用以步驟#2、步驟#4及步驟#5之第1、第3及第4運算處理所得之結果，再 於作為考量對象的制約條件中包含非線形式的非線形制約條件中，藉由將該非線形式施以線形接近，將以混合整數非線形計畫問題來表現的運用計畫問題置換成混合整數線形計畫問題，且使用第1處理手段4，使該混合整數線形計畫問題滿足作為考量對象而選擇的制約條件，以導出移送模式的新暫定答案(第5運算處理)，作為使數學式20之函數最小化的可行答案。第5運算處理中，為了獲得移送模式的新暫定答案，而將涉及移送的制約條件全部作為考量對象。但在步驟#6中，由於除了移送模式和儲藏狀態變化以外均業已獲得最終答案，故解開對象的混合整數線形計畫問題已經大幅放寬。此外，在第5運算處理中，也可按照作為考量對象的制約條件，將數學式20之標的函數的權重係數Ai自第4運算處理時進行變更。第5運算處理中，由於使用以第4運算處理所得之更高精度的儲藏狀態變化的暫定答案，故可高精度地獲得移送模式的新暫定答案。
步驟#7中，運算處理手段2係使用步驟#2、步驟#4至步驟#6的第1、第3至第5運算處理所得的結果，藉由將納入模式、撥出模式、保冷回流模式及離散變數全部予以固定，將以混合整數非線形計畫問題來表現的運用計畫問題置換成連續非線形計畫問題，再使用第2處理手段5，使該連續非線形計畫問題滿足作為考量對象而選擇的制約條件，以導出移送模式與儲藏狀態變化的最終答案(第6運算處理)，作為使數學式20之標的函數最小化的可 行答案。第6運算處理中，包含非線形式的制約條件係保持非線形式的狀態來使用，並不施以線形接近。藉此方式，第6運算處理中，可以獲得比依第4運算處理所得之儲藏狀態變化的暫定答案更高精度的儲藏狀態變化的最終答案，而且可以獲得移送模式的最終答案。此外，第6運算處理中，也可按照作為考量對象的制約條件，將數學式20之標的函數的權重係數Ai自第5運算處理時進行變更。
然後，在步驟#8中，係將經由上述步驟#1至步驟#7之各處理所得的納入模式、撥出模式、保冷回流模式、移送模式、及儲藏狀態變化的最終答案分別以預定的輸出格式進行畫面顯示或列印輸出。
納入模式、保冷回流模式、及移送模式之表格形式的畫面顯示例係揭示於圖7。圖7所示之顯示例中，係將A1區及A2區兩個區的各儲藏槽K101至K108、K201至K206配置在第1列至第1列，30天期間的計畫對象期間T的時間點t(t=1至30)則以天為單位配置在第1行至第30行，而構成14列×30行的表格，且將納入模式、保冷回流模式、及移送模式顯示於其中。
以納入模式而言，若儲藏槽10中在特定時間點t要成為納入槽時，即在表示該儲藏槽10之列和表示該特定時間點t之行的交點註記表示要成為納入槽的記號(例如○記號)。從圖7所示的例子即可知，例如，在時間點t=1，儲藏槽K201和K203要成為納入槽；在時間點t=3，儲藏 槽K102、K103及K104要成為納入槽。在實際的納入操作上，係根據納入模式，於各時間點t，將依納入計畫所指定的納入量之LNG納入到所選擇的納入槽。此外，複數個納入槽被選擇時，即將依納入計畫所指定的納入量分配成在該納入槽間預先決定的納入量比例(例如等比例)來進行納入。
以保冷回流模式而言，儲藏槽10中在特定時間點t要成為保冷回流槽時，就在顯示該儲藏槽10之列和顯示該特定時間點t之行的交點註記表示要成為保冷回流槽的記號(例如▲記號)。從圖7所示的例子即可知，例如，在時間點t=1至15，儲藏槽K107和K205要成為保冷回流槽，在時間點t=16至30，儲藏槽K108和K204要成為保冷回流槽。
以移送模式而言，儲藏槽10中在特定時間點t要成為移送源槽時，就在顯示該儲藏槽10之列和顯示該特定時間點t之行的交點註記表示移送目的端槽之槽編號。從圖7所示的例子即可知，例如，在時間點t=2，要分別從儲藏槽K103向儲藏槽K204移送，從儲藏槽K104向儲藏槽K206移送；在時間點t=4，要從儲藏槽K104向K108移送。
撥出模式之表格形式的畫面顯示例係揭示於圖8。在圖8所示之顯示例中，以針對某1條撥出幹線14的撥出模式而言，係將30天期間之計畫對象期間T的時間點t(t=1至30)，以天為單位配置在第1列至第30列，在對 應的時間點t供撥出之儲藏槽10的編號則列舉在各列。圖8所示之例中，例如，在時間點t=1，儲藏槽K103、K104、K106、K107會成為作為撥出源的儲藏槽10。在實際的撥出操作中，係根據撥出模式，使處在可於各時間點t從被選擇作為撥出源的儲藏槽10撥出到該1條撥出幹線14之狀態的撥出用泵16，按照例如送出計畫量以等負載或和泵能力成正比的撥出量比運轉，以實施LNG的撥出。此處，係以假定處在可撥出狀態之撥出用泵16中的1台跳脫，也可用其餘的撥出用泵16補足送出計畫量的方式導出撥出模式。
關於儲藏狀態變化的顯示，係依儲藏槽10別，將各儲藏槽10的儲藏量(或儲槽液位)以天為單位的變化，以橫軸為時間點t，縱軸為儲藏量(或儲槽液位)，用折線圖來顯示。而且，將各儲藏槽10之儲藏量的上限值及下限值顯示在該折線圖內當作參考。此外，本實施形態中，儲藏狀態變化中並不作各儲藏槽10之儲藏密度的顯示，而是按照撥出幹線14別，將依該儲藏密度與撥出模式所訂定的各撥出幹線14以天為單位的熱量變化，以橫軸為時間點t，以縱軸為熱量，用折線圖來顯示。此外，以制約條件來使用的上限值及下限值、法定的上限值及下限值係顯示在該熱量變化的折線圖內當作參考。
為了確認以上所詳細說明的儲藏槽運用計畫導出系統及方法的實用性，本案申請人對實際運用中的LNG槽針對過去實際進行的納入、移送、撥出、保冷等各操作，運 用相同的輸入資訊，將作為上述混合整數非線形計畫問題的運用計畫問題予以解開的結果，已獲得可實現的答案，而且，從實際運用的結果，獲得了移送所費的成本、及送出熱量從基準熱量偏離的幅度均很小的結果。此外，使用安裝有英特爾公司製Core i5處理器(動作頻率2.4GHz)與記憶體4GB的筆電型個人電腦作為本系統1之平台時，計畫對象期間T設為30天的上述運用計畫問題的解開處理，縱使是變數總數達數萬級(order)，亦可在15分鐘左右正常完成。
以下將上述實施形態的變形例當作其他實施形態來說明。
〈1〉上述實施形態中，係假設為如圖1所示地在部分儲藏槽10施行納入，如圖2所示地將納入槽內的LNG經由移送幹線12移送到其他儲藏槽10的情形，但在全部儲藏槽10進行納入，而未在儲藏槽10間經由移送幹線12移送LNG時，或者，移送操作係以預先固定的移送模式進行時，上述步驟#6及步驟#7的第5及第6運算處理並不需要。因而，在步驟#8的輸出處理中，並不進行移送模式的畫面顯示等。而且，移送操作係以預先固定的移送模式進行時，規定移送模式的離散變數係成為常數。
〈2〉上述實施形態中，在本系統1之作為解開對象的運用計畫問題上，係以假定上述第1保冷形態，並導出保冷回流模式的情形來說明，但假設為上述第2保冷形態以取代該第1保冷形態時，就不是導出保冷回流模式，而 是導出規定保冷供給槽的保冷供給模式。再者，假定為上述第1保冷形態與第2保冷形態時，則導出保冷回流模式與保冷供給模式兩者。此外，採用第2保冷形態時，以另外使用規定和保冷回流量同樣的保冷供給量的連續變數較佳。
而且，保冷為將特定的納入槽作為保冷供給槽的候補，並從該候補之中選擇的保冷供給槽取出保冷用LNG，經由移送幹線12，回收到儲藏槽10中之經選擇的保冷回流槽時，係導出兼具保冷回流模式與保冷供給模式兩者的保冷模式。此時，因為保冷模式和移送模式類似，故以另外設置和規定移送模式的離散變數同樣的變數較佳。
再者，如上述〈1〉所示，不進行移送操作時，移送幹線12就不需要，而在作為本系統1之解開對象的運用計畫問題上，由於不需要將移送幹線12作為保冷之對象，此時，也沒有將保冷回流模式和保冷供給模式任一方導出的必要。而且，即使在存在有移送幹線12且進行保冷時，保冷供給模式或保冷供給模式為預先予以固定來運用的情形中，被固定之一方的保冷回流模式或保冷供給模式就沒有導出的必要。
〈3〉上述實施形態中，係假設儲藏槽10分散設置為A1區、A2區等兩個區的情形，但是儲藏槽10分散配置成兩個區以上，且各區的納入槽候補數較多時，在上述步驟#2的第1運算處理之前，可追加僅暫時決定納入槽之區的預備性運算處理。在此情形中，預備性運算處理係將以 混合整數非線形計畫問題來表現的運用計畫問題置換為混合整數線形計畫問題或整數計畫問題，使用第1處理手段4，使該混合整數線形計畫問題滿足做為考量對象而選擇的制約條件，以導出納入模式、撥出模式、移送模式、保冷回流模式、及儲藏狀態變化，作為使數學式20所示之標的函數最小化的可行答案。但是，在第1運算處理作為考量對象之制約條件中的非線形制約條件則全部排除於考量對象之外，且針對在第1運算處理作為考量對象的其他制約條件，進行有關部分納入及儲藏之制約條件的放寬或簡化。依據該預備性運算處理所得之納入模式將納入區予以固定，而且使用儲藏狀態變化的暫定答案，施行第1運算處理之非線形制約條件的線形接近。結果，儲藏槽10的數目或區數較多時，可以使第1運算處理更高精度化。
〈4〉上述實施形態中，係說明經由上述步驟#4之第3運算處理，而導出針對全部撥出幹線14之撥出模式的最終答案的情形，但也可在第3運算處理之前，分別實施至少1次第1解開處理和至少1次第2解開處理，作為第3運算處理之前處理，以反映該第1及第2解開處理的結果，再施行第3運算處理。
例如，如圖3所示，複數條撥出幹線14為對應A1區、A2區而予以區分時，係使每條撥出幹線14的撥出模式按照各區而群組化，在上述步驟#4的第3運算處理之前，進行第1解開處理(第3運算處理之第1前處理)與第2解開處理(第3運算處理之第2前處理)，並使用以該第3 運算處理之第1及第2前處理導出的最終答案與各暫定答案，取代第1及第2運算處理導出的各暫定答案，來執行上述步驟#4之第3運算處理的方式較佳，前述之第1解開處理係導出對應1個納入區之撥出幹線14之撥出模式的最終答案與其他撥出模式、移送模式、及保冷回流模式之暫定答案；前述之第2解開處理則使用以步驟#2的第1運算處理所得之結果(納入模式的最終答案)與以該第3運算處理的第1前處理所得之結果(部分撥出模式的最終答案與其他撥出模式、移送模式、及保冷回流模式的暫定答案)，藉由將納入模式與該部分之撥出模式及離散變數之全部予以固定，以導出執行儲藏狀態變化之新暫定答案。
再者，也可在第3運算處理的第2前處理之後，執行其他的第1解開處理或第2解開處理，亦反映這些第1或第2解開處理的結果來執行第3運算處理。而且，區數在3個以上時，亦可依序導出每區之撥出模式的最終答案。
〈5〉上述實施形態中，係說明經由上述步驟#6之第5運算處理而導出移送模式之最終答案的情形，但在第5運算處理之前，也可分別執行至少1次第1解開處理與至少1次第2解開處理，作為第5運算處理的前處理，並反映該第1及第2解開處理的結果來執行第5運算處理。此時，作為該第5運算處理之前處理而在第1解開處理中考量的制約條件，較佳為使用比起在第5運算處理之第1解開處理中考量的制約條件，特別是涉及移送操作的制約條件上，經部分簡化或者未予考量而放寬者，還有，作為該 第5運算處理之前處理而在第2解開處理中考量的制約條件，亦以使用比起在第6運算處理之第2解開處理中考量的制約條件，特別是涉及移送操作的制約條件上，經部分簡化或未予考量而放寬者較佳。
〈6〉上述實施形態中，其導出之撥出模式係如圖8所例示，係規定每個單位期間(例如1天)朝對應上述送出計畫量的各撥出幹線14進行LNG撥出的儲藏槽10。此處，作為輸入資訊而受理之送出計畫資訊的送出計畫量，並非以1天為單位，也可為更細分化的每個細分單位期間(例如1小時)的送出計畫量。此時，透過將該1小時單位的送出計畫量彙集合計為以1天為單位的送出計畫量，可以導出1天單位的撥出模式。
再者，在步驟#4之第3運算處理導出1天單位之撥出模式的最終答案，在步驟#5之第4運算處理導出反映了該最終答案的儲藏狀態變化的新暫定答案之後，使用由這些結果導出的撥出模式來導出以1小時為單位的LNG撥出量，作為第4運算處理之後處理，以決定撥出用泵16的運轉優先順序，亦為較佳實施形態。
具體而言，第1演算手段4根據1天單位的撥出模式而進行對應1小時單位之送出計畫量的撥出操作時，是就確認預定的制約條件是否也可以1小時單位來滿足的整數計畫問題進行解開。在此情況中，就和其他混合整數線形計畫問題不同，係使用行(row)生成法作為解開演算法。該整數計畫問題係構成為：按每條撥出幹線14導出以業 已導出之撥出模式作為已知資料時，決定撥出用泵16之運轉優先順序之離散變數的整數計畫問題。以制約條件而言，係例如以1小時單位使用撥出操作之物量制約及熱量制約的制約條件的一部分。以該優先順序使撥出用泵16運轉時，係使用將每1小時朝各撥出幹線14進行LNG撥出的儲藏槽10、和依據所導出之撥出模式決定之以1天單位進行撥出的儲藏槽10之齟齬(衝突)數值化者，作為標的函數。更具體而言，先假定優先順序，以導出1小時單位從各儲藏槽10撥出之撥出量，再使用該撥出量進行上述制約條件的判定，從滿足制約條件者中導出使標的函數最小化之撥出用泵16的優先順序。
所導出之撥出用泵16的優先順序係和1天單位的撥出模式置換，作為以1小時單位之新撥出模式。但是，撥出用泵16的優先順序和1天單位的撥出模式有所齟齬(衝突)時，較佳為根據該優先順序再執行第3及第4運算處理或第4運算處理，並反映這些再執行的導出結果，再度執行上述整數計畫問題。
圖9係揭示顯示撥出用泵16之優先順序之撥出模式之表格形式的畫面顯示例。撥出用泵16之優先順序係以1天單位來表示，但該優先順序也可以和1小時單位之送出計畫量對應的時間單位來進行撥出操作。圖9所示之例中，例如，在時間點t=1，撥出用泵16係依Q105、Q107、Q113、Q115、Q106、Q108、Q116、Q114、Q111、Q112的順序運轉。時間點t=1時，若使撥出用泵16從 Q105運轉到Q111為止，則以1天為單位的撥出模式所規定的儲藏槽10的K103、K104、K106、K107、K108會全部成為撥出源，而且，運轉到Q112為止時亦相同。
透過以此方式決定撥出用泵16的運轉優先順序，即可相對於以小時為單位之送出計畫量的時間變化，使撥出用泵16的運轉台數變化來對應。例如，送出計畫量較少時，即以較少台數用等負載或和泵能力成正比的撥出量比來進行運轉，送出計畫量增加時，就隨著該優先順序增加運轉台數以進行等負載運轉。
〈7〉上述實施形態中，係假設將計畫對象期間T之運用計畫問題的解開處理當作相對於該計畫對象期間T為獨立的單獨解開處理來執行的情形加以說明。但是，單獨的解開處理時，在計畫對象期間T的結束時間點(t=30)的附近，有發生特殊答案的可能性。這是由於各儲藏槽10的LNG初期儲藏量、和包含初期儲藏熱量的槽初期狀態資訊被當作輸入資訊來給予，故相對於開始時間點(t=1)側有邊界條件存在的情形，結束時間點(t=30)側的邊界條件不存在的緣故。因而，為了避免該特殊答案，乃在計畫對象期間T的結束時間點(t=30)來到之前，例如，業已經過20天時，即在該經過期間的最終時間點(t=20)，對從下一個時間點(t=21)開始的新計畫對象期間T’，將已經解開的計畫對象期間T之時間點(t=20)的各變數值當作初期條件，進行對計畫對象期間T’之運用計畫問題的解開處理，也是一種較佳實施形態。
〈8〉上述實施形態中，係以圖1至圖3所例示的LNG儲藏設備群作為參考，就作為本系統之解開對象之儲藏槽10的運用計畫問題、以及利用本系統1之該運用計畫問題的解開處理加以說明，惟構成LNG儲藏設備群的儲藏槽10、移送幹線12、移送用泵13、撥出幹線14、撥出用泵16等的數量、配置、及相互連接關係等，並非限定於圖1至圖3所例示的形態。而且，計畫對象期間T、單位期間、及細分的單位期間亦不應限定於上述說明所例示者。
〈9〉上述實施形態中，係將LNG之熱量變換為密度以構成運用計畫問題，但不將熱量變換為密度，而直接加以規定，將質量的相關制約條件作為熱量的相關制約條件來敘述時，由於本運用計畫問題係成為混合整數非線形計畫問題，故亦可應用上述說明的解開處理程序。
1‧‧‧儲藏槽運用計畫導出系統
2‧‧‧運算處理手段
3‧‧‧記憶手段
4‧‧‧第1處理手段
5‧‧‧第2處理手段
6‧‧‧解開處理控制手段
7‧‧‧輸出手段
10‧‧‧儲藏槽
11‧‧‧運送手段
12‧‧‧移送幹線
13‧‧‧移送用泵
14‧‧‧撥出幹線
15‧‧‧送出目的端
16‧‧‧撥出用泵
A1、A2‧‧‧區
圖1為將與對儲藏槽進行液化天然瓦斯之納入操作有關的設備構成及納入操作內容之概要作示意性顯示的說明圖。
圖2為將與對儲藏槽進行液化天然瓦斯之移送操作有關的設備構成及移送操作內容之概要作示意性顯示的說明圖。
圖3為將與對儲藏槽進行液化天然瓦斯之撥出操作有關的設備構成及撥出操作內容之概要作示意性顯示的說明 圖。
圖4為顯示在儲藏槽之運用計畫問題所處理的主要連續變數、主要離散變數、及主要常數的一覽表。
圖5為示意性顯示本發明之儲藏槽運用計畫導出系統之概略構成的方塊圖。
圖6為顯示儲藏槽之運用計畫問題之解開處理程序的流程圖。
圖7為顯示納入模式、保冷回流(cooling return)模式、及移送模式的畫面顯示例圖。
圖8為顯示撥出模式之畫面顯示例圖。
圖9為顯示撥出模式之其他畫面顯示例圖。

Claims (22)

  1. 一種儲藏槽運用計畫導出系統，其特徵為：構成具備有：記憶手段，其係受理下述的槽初期狀態資訊、納入計畫資訊、及送出計畫資訊之各輸入，作為輸入資訊予以保存，其中，該槽初期狀態資訊係包含在預定之計畫對象期間用以儲藏液化天然瓦斯之複數個儲藏槽各別的前述液化天然瓦斯的初期儲藏量與初期儲藏熱量；該納入計畫資訊係包含前述液化天然瓦斯之複數個納入計畫各自的前述液化天然瓦斯的納入時期、納入量及納入熱量；該送出計畫資訊係包含從1個或複數個撥出幹線朝對應前述各撥出幹線的送出目的端將前述液化天然瓦斯直接或經氣化後送出之送出計畫中每個預定單位期間之送出計畫量；並且，將與前述液化天然瓦斯朝前述儲藏槽之納入及儲藏有關的複數個制約條件、以及與前述液化天然瓦斯從前述儲藏槽朝前述撥出幹線之撥出有關的複數個制約條件予以儲存；及運算處理手段，其係依據前述輸入資訊與前述制約條件，將構成為混合整數非線形計畫問題之至少和前述液化天然瓦斯之納入及撥出的各操作有關的前述儲藏槽的運用計畫問題的可實現答案，利用電腦的運算處理予以解開，前述運算處理手段具備：用以解開混合整數線形計畫問題的第1處理手段、及用以解開連續非線形計畫問題的第2處理手段，並以前述輸入資訊作為已知資料，將下述的第1解開處理和第2解開處理分別執行2次 以上，其中，該第1解開處理係對包含前述制約條件中之非線形式的複數個非線形制約條件之各者，進行第1放寬處理，將前述混合整數非線形計畫問題置換成混合整數線形計畫問題，使用前述第1處理手段予以解開，以至少導出前述計畫對象期間內之每個前述納入計畫中規定要作為前述液化天然瓦斯之納入對象的1個或複數個前述儲藏槽的納入模式、以及規定在每個前述單位期間要進行對應前述送出計畫量之前述液化天然瓦斯之撥出的前述儲藏槽之撥出模式的暫定答案或最終答案，該第2解開處理則係對於包含前述制約條件中之離散變數的複數個離散型制約條件，進行第2放寬處理，將前述混合整數非線形計畫問題置換為連續非線形計畫問題，並使用前述第2處理手段予以解開，以至少導出前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯的儲藏量及儲藏熱量之變化的暫定答案或最終答案，在第2次以後的前述第1解開處理中，對於前述非線形制約條件之至少一部分，使用以前次剛進行的前述第2解開處理所導出之前述液化天然瓦斯之儲藏量及儲藏熱量的變化的暫定答案，進行前述第1放寬處理，第1次以後的前述第2解開處理中，對前述離散型制約條件之至少一部分，使用以前次剛進行的前述第1解開處理所導出之前述離散變數，進行前述第2放寬處理。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之儲藏槽運用計畫導出系統，其中，前述運算處理手段係以前述輸入資訊作為已 知資料，依序執行下述運算處理：第1運算處理，其係執行前述第1解開處理，以導出前述納入模式之最終答案、前述撥出模式之暫定答案、及前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯的儲藏量及儲藏熱量的變化的暫定答案；第2運算處理，其係根據經由前述第1運算處理所導出之前述最終答案與前述各暫定答案，執行前述第2解開處理，以至少導出前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯的儲藏量及儲藏熱量的變化的新暫定答案；第3運算處理，其係根據和經由前述第1及第2運算處理所導出之前述最終答案最接近的前述各暫定答案，執行前述第1解開處理，以至少導出前述撥出模式的新暫定答案或最終答案；及第4運算處理，其係根據和經由前述第1至第3運算處理所導出之前述最終答案最接近的前述各暫定答案，執行前述第2解開處理，以至少導出前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯的儲藏量及儲藏熱量的變化的新暫定答案或最終答案。
  3. 如申請專利範圍第2項所述之儲藏槽運用計畫導出系統，其中，在構成為前述複數個儲藏槽之特定儲藏槽間以移送幹線相連結，使前述液化天然瓦斯可在彼此間移送的情形中，前述記憶手段係進一步儲存與前述儲藏槽間之前述液化天然瓦斯的移送有關的複數個制約條件，作為前述混合 整數非線形計畫問題的制約條件，前述運算處理手段係以前述輸入資訊作為已知資料，且不考量與前述移送有關之至少部分制約條件，即藉由依序執行前述第1至第4運算處理，而在前述第1運算處理中，進一步導出前述計畫對象期間中規定要進行前述液化天然瓦斯之移送的前述特定儲藏槽之移送模式的暫定答案，在前述第3運算處理中，係進一步導出前述移送模式的新暫定答案，以執行下述的第5運算處理與第6運算處理，其中，該第5運算處理係根據和經由前述第1至第4運算處理所導出之前述最終答案最接近的前述各暫定答案，考量和前述移送有關的制約條件，執行前述第1解開處理，以至少導出前述移送模式的新暫定答案，該第6運算處理係根據和經由前述第1至第5運算處理所導出之前述最終答案最接近的前述各暫定答案，考量和前述移送有關的制約條件，執行前述第2解開處理，以導出前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯之儲藏量及儲藏熱量的變化的最終答案與前述移送模式的最終答案。
  4. 如申請專利範圍第1至3項中任一項所述之儲藏槽運用計畫導出系統，其中，前述運算處理手段係構成為使用可換算成接近前述熱量的前述液化天然瓦斯密度，以取代包含於前述輸入資訊及前述制約條件中的前述液化天然瓦斯的熱量，來執行前述第1及第2解開處理，並以導出前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯之密度的變化的暫定答 案，來取代前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯之儲藏熱量的變化的暫定答案。
  5. 如申請專利範圍第4項所述之儲藏槽運用計畫導出系統，其中，在前述第1放寬處理中，以包含於前述制約條件之前述液化天然瓦斯之密度與體積之乘積的非線形式來表現的前述液化天然瓦斯的質量，係線形接近於由以基準密度為係數之體積項、以基準體積為係數的密度項、與常數項所構成的1次多項式。
  6. 如申請專利範圍第1至3項中任一項所述之儲藏槽運用計畫導出系統，其中，前述運算處理手段係在前述第1及第2解開處理中，將依據前述連續變數與前述離散變數中之至少1個變數來規定之監視對象項目從預定基準值偏離的偏離幅度作為懲罰值，以導出前述最終答案及前述暫定答案，作為使1個或複數個前述懲罰值加入權重後之標的函數最小化的可實現答案。
  7. 如申請專利範圍第6項所述之儲藏槽運用計畫導出系統，其中，在前述第1及第2解開處理的至少1個解開處理中，係包含每條前述撥出幹線在預定期間所送出之前述液化天然瓦斯之平均熱量與預定基準熱量之間的偏離幅度，作為前述懲罰值之一。
  8. 如申請專利範圍第1至3項中任一項所述之儲藏槽運用計畫導出系統，其中，前述記憶手段係進一步受理包含每個前述預定單位期間經細分化後之細分單位期間之送出計畫量的詳細送出計畫資訊的輸入，作為前述輸入資訊 予以保存，前述運算處理手段係在前述第1及第2解開處理分別至少執行2次而導出前述納入模式與前述撥出模式的最終答案後，根據和所導出之前述最終答案最接近的前述各暫定答案，以包含前述詳細送出計畫資訊之前述輸入資訊作為已知資訊，而導出每個前述細分單位期間及每個前述儲藏槽的撥出量。
  9. 如申請專利範圍第1至3項中任一項所述之儲藏槽運用計畫導出系統，其中，前述撥出模式係按每條前述撥出幹線，規定在介設於前述儲藏槽和該撥出幹線間的撥出用泵中要使用於前述液化天然瓦斯之撥出的1個或複數個前述撥出用泵。
  10. 如申請專利範圍第1至3項中任一項所述之儲藏槽運用計畫導出系統，其中，前述運算處理手段係在對於從已經開始之尚未結束之第1個前述計畫對象期間之尚未經過期間的前頭開始第2個前述計畫對象期間的前述第1及第2解開處理中，使用第1個前述計畫對象期間之經過期間之最終時間點的處理結果，作為初期條件。
  11. 如申請專利範圍第1至3項中任一項所述之儲藏槽運用計畫導出系統，其中，前述制約條件中係包含用以防止在前述儲藏槽儲藏有組成相異的前述液化天然瓦斯時所產生之層狀化的制約條件。
  12. 一種儲藏槽運用計畫導出方法，其特徵為：具備有： 輸入資訊記憶工程，其係受理下述的槽初期狀態資訊、納入計畫資訊及送出計畫資訊之各輸入，作為輸入資訊保存在預定的記憶手段，其中，該槽初期狀態資訊係包含在預定之計畫對象期間用以儲藏液化天然瓦斯之複數個儲藏槽各別的前述液化天然瓦斯的初期儲藏量與初期儲藏熱量；該納入計畫資訊係包含前述液化天然瓦斯之複數個納入計畫各自的前述液化天然瓦斯的納入時期、納入量及納入熱量；該送出計畫資訊係包含從1個或複數個撥出幹線朝對應前述各撥出幹線的送出目的端將前述液化天然瓦斯直接或經氣化後送出之送出計畫中每個預定單位期間之送出計畫量；及運算處理工程，其係依據前述輸入資訊、與前述液化天然瓦斯朝前述儲藏槽之納入及儲藏有關的複數個制約條件、以及與前述液化天然瓦斯從前述儲藏槽朝前述撥出幹線之撥出有關的複數個制約條件，將構成為混合整數非線形計畫問題之至少和前述液化天然瓦斯之納入及撥出的各操作有關的前述儲藏槽的運用計畫問題的可實現答案，利用電腦的運算處理予以解開，前述運算處理工程中，係以前述輸入資訊作為已知資料，將下述第1解開處理和第2解開處理分別執行2次以上，其中，該第1解開處理係對包含前述制約條件中之非線形式的複數個非線形制約條件之各者，進行第1放寬處理，將 前述混合整數非線形計畫問題置換成混合整數線形計畫問題，使用前述第1處理手段予以解開，以至少導出前述計畫對象期間內之每個前述納入計畫中規定要作為前述液化天然瓦斯之納入對象的1個或複數個前述儲藏槽的納入模式、以及規定在每個前述單位期間要進行對應前述送出計畫量之前述液化天然瓦斯之撥出的前述儲藏槽之撥出模式的暫定答案或最終答案，該第2解開處理係對於包含前述制約條件中之離散變數的複數個離散型制約條件，進行第2放寬處理，將前述混合整數非線形計畫問題置換為連續非線形計畫問題，並使用前述第2處理手段予以解開，以至少導出前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯的儲藏量及儲藏熱量之變化的暫定答案或最終答案，在第2次以後的前述第1解開處理中，對於前述非線形制約條件之至少一部分，使用以前次剛進行的前述第2解開處理所導出之前述液化天然瓦斯之儲藏量及儲藏熱量的變化的暫定答案，進行前述第1放寬處理，第1次以後的前述第2解開處理中，對前述離散型制約條件之至少一部分，使用以前次剛進行的前述第1解開處理所導出之前述離散變數，進行前述第2放寬處理。
  13. 如申請專利範圍第12項所述之儲藏槽運用計畫導出方法，其中，前述運算處理工程中，係以前述輸入資訊作為已知資料，依序執行下述運算處理：第1運算處理，其係執行前述第1解開處理，以導出 前述納入模式之最終答案、前述撥出模式之暫定答案、及前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯的儲藏量及儲藏熱量的變化的暫定答案；第2運算處理，其係根據經由前述第1運算處理所導出之前述最終答案與前述各暫定答案，執行前述第2解開處理，以至少導出前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯的儲藏量及儲藏熱量的變化的新暫定答案；第3運算處理，其係根據和經由前述第1及第2運算處理所導出之前述最終答案最接近的前述各暫定答案，執行前述第1解開處理，以至少導出前述撥出模式的新暫定答案或最終答案；及第4運算處理，其係根據和經由前述第1至第3運算處理所導出之前述最終答案最接近的前述各暫定答案，執行前述第2解開處理，以至少導出前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯的儲藏量及儲藏熱量的變化的新暫定答案或最終答案。
  14. 如申請專利範圍第13項所述之儲藏槽運用計畫導出方法，其中，在構成為前述複數個儲藏槽之特定儲藏槽間以移送幹線相連結，使前述液化天然瓦斯可在彼此間移送的情形中，進一步包含與前述儲藏槽間之前述液化天然瓦斯的移送有關的複數個制約條件，作為前述混合整數非線形計畫問題的制約條件，前述運算處理工程中，係以前述輸入資訊作為已知資 料，且不考量與前述移送有關之至少部分制約條件，即藉由依序執行前述第1至第4運算處理，而在前述第1運算處理中，進一步導出前述計畫對象期間中規定要進行前述液化天然瓦斯之移送的前述特定儲藏槽之移送模式的暫定答案，在前述第3運算處理中，係進一步導出前述移送模式的新暫定答案，以執行下述的第5運算處理與第6運算處理，其中，該第5運算處理係根據和經由前述第1至第4運算處理所導出之前述最終答案最接近的前述各暫定答案，考量和前述移送有關的制約條件，執行前述第1解開處理，以至少導出前述移送模式的新暫定答案，該第6運算處理係根據和經由前述第1至第5運算處理所導出之前述最終答案最接近的前述各暫定答案，考量和前述移送有關的制約條件，執行前述第2解開處理，以導出前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯的儲藏量及儲藏熱量的變化的最終答案與前述移送模式的最終答案。
  15. 如申請專利範圍第12至14項中任一項所述之儲藏槽運用計畫導出方法，其中，前述運算處理工程中，係使用可換算成接近前述熱量的前述液化天然瓦斯密度，來取代包含於前述輸入資訊及前述制約條件中的前述液化天然瓦斯的熱量，執行前述第1及第2處理，並以導出前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯之密度的變化的暫定答案，來取代前述各儲藏槽之前述液化天然瓦斯之儲藏熱量的變 化的暫定答案。
  16. 如申請專利範圍第15項所述之儲藏槽運用計畫導出方法，其中，在前述第1放寬處理中，以包含於前述制約條件之前述液化天然瓦斯之密度與體積之乘積的非線形式來表現的前述液化天然瓦斯的質量，係線形接近於由以基準密度為係數之體積項、以基準體積為係數的密度項、與常數項所構成的1次多項式。
  17. 如申請專利範圍第12至14項中任一項所述之儲藏槽運用計畫導出方法，其中，在前述運算處理工程之前述第1及第2解開處理中，將依據前述連續變數與前述離散變數中之至少1個變數來規定之監視對象項目從預定基準值偏離的偏離幅度作為懲罰值，以導出前述最終答案及前述暫定答案，作為使1個或複數個前述懲罰值加入權重後之標的函數最小化的可實現答案。
  18. 如申請專利範圍第17項所述之儲藏槽運用計畫導出方法，其中，在前述運算處理工程之前述第1及第2解開處理的至少1個解開處理中，係包含每條前述撥出幹線在預定期間所送出之前述液化天然瓦斯之平均熱量與預定基準熱量之間的偏離幅度，作為前述懲罰值之一。
  19. 如申請專利範圍第12至14項中任一項所述之儲藏槽運用計畫導出方法，其中，前述輸入資料記憶工程中，係進一步受理包含每個前述預定單位期間經細分化後之細分單位期間之送出計畫量的詳細送出計畫資訊的輸入，作為前述輸入資訊予以保存， 前述運算處理工程中，係在前述第1及第2解開處理分別至少執行2次而導出前述納入模式與前述撥出模式的最終答案後，根據和所導出之前述最終答案最接近的前述各暫定答案，以包含前述詳細送出計畫資訊之前述輸入資訊作為已知資料，而導出每個前述細分單位期間及每個前述儲藏槽的撥出量。
  20. 如申請專利範圍第12至14項中任一項所述之儲藏槽運用計畫導出方法，其中，前述撥出模式係按每條前述撥出幹線，規定在介設於前述儲藏槽和該撥出幹線間的撥出用泵中要使用於前述液化天然瓦斯之撥出的1個或複數個前述撥出用泵。
  21. 如申請專利範圍第12至14項中任一項所述之儲藏槽運用計畫導出方法，其中，前述運算處理工程中，係在對於從已經開始之尚未結束之第1個前述計畫對象期間的尚未經過期間之前頭開始的第2個前述計畫對象期間的前述第1及第2解開處理中，使用第1個前述計畫對象期間之經過期間之最終時間點的處理結果，作為初期條件。
  22. 如申請專利範圍第12至14項中任一項所述之儲藏槽運用計畫導出方法，其中，前述制約條件中係包含用以防止在前述儲藏槽儲藏有組成相異的前述液化天然瓦斯時所產生之層狀化的制約條件。
TW101137289A 2011-10-24 2012-10-09 Storage tank planning and export system and method TWI516708B (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011232608A JP5809520B2 (ja) 2011-10-24 2011-10-24 貯蔵タンク運用計画導出システム及び方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW201333363A TW201333363A (zh) 2013-08-16
TWI516708B true TWI516708B (zh) 2016-01-11

Family

ID=48167715

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW101137289A TWI516708B (zh) 2011-10-24 2012-10-09 Storage tank planning and export system and method

Country Status (8)

Country Link
US (1) US9513639B2 (zh)
EP (1) EP2772866A4 (zh)
JP (1) JP5809520B2 (zh)
KR (1) KR101445529B1 (zh)
CN (1) CN103890790B (zh)
CA (1) CA2852394C (zh)
TW (1) TWI516708B (zh)
WO (1) WO2013061883A1 (zh)

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5752616B2 (ja) * 2012-02-09 2015-07-22 東京瓦斯株式会社 受入計画策定方法、及び受入計画策定システム
US20150023204A1 (en) * 2013-07-19 2015-01-22 General Electric Company Systems and methods for combined wireless power charging and network pairing
JP5714671B2 (ja) * 2013-08-21 2015-05-07 中国電力株式会社 Ｌｎｇ層状化の判定方法及びｌｎｇ層状化の回避方法
JPWO2015186338A1 (ja) * 2014-06-05 2017-04-20 日本電気株式会社 非線形計画問題処理装置および非線形計画問題処理方法
CN104200293B (zh) * 2014-09-28 2017-10-17 清华大学 基于连续时间的炼油厂全厂调度优化的方法及***
US10761547B2 (en) * 2015-04-23 2020-09-01 Johnson Controls Technology Company HVAC controller with integrated airside and waterside cost optimization
US11953865B2 (en) 2015-04-23 2024-04-09 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP HVAC controller with predictive cost optimization
US10061569B2 (en) * 2015-07-29 2018-08-28 International Business Machines Corporation Method and apparatus for solving a mixed integer programming problem
US11499679B2 (en) 2017-04-10 2022-11-15 Nippon Yusen Kabushiki Kaisha Tank state estimation method and tank state estimation program
JP6872982B2 (ja) * 2017-06-09 2021-05-19 三菱電機株式会社 エネルギー需給計画装置
WO2020195120A1 (en) * 2019-03-27 2020-10-01 Yokogawa Electric Corporation Processing apparatus, processing method, and processing program
WO2021154613A1 (en) * 2020-01-30 2021-08-05 Optumsoft, Inc. Automatic generation of control decision logic for complex engineered systems from dynamic physical model
US20220366360A1 (en) * 2021-04-30 2022-11-17 Aspen Technology, Inc. Optimization of Large-scale Industrial Value Chains
JP7121180B1 (ja) 2021-11-24 2022-08-17 大阪瓦斯株式会社 タンク運用計画導出システム及びタンク運用計画導出方法

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003130296A (ja) * 2001-10-29 2003-05-08 Osaka Gas Co Ltd Ｌｎｇ管理システム及びその課金システム
JP3998611B2 (ja) * 2003-08-12 2007-10-31 富士通テン株式会社 記録媒体再生装置
JP2005263486A (ja) * 2004-02-16 2005-09-29 Showa Denko Kk 受け入れ設備の制御方法
JP2007210699A (ja) * 2006-02-07 2007-08-23 Internatl Business Mach Corp <Ibm> 物資を供給者から調達して需要者に配送する計画を作成するシステム
US7500370B2 (en) * 2006-03-31 2009-03-10 Honeywell International Inc. System and method for coordination and optimization of liquefied natural gas (LNG) processes
US8494976B2 (en) * 2006-05-31 2013-07-23 Exxonmobil Research And Engineering Company System for optimizing transportation scheduling and inventory management of bulk product from supply locations to demand locations
GB0704616D0 (en) * 2007-03-09 2007-04-18 Univ Manchester Chemical processing system
US8600717B2 (en) * 2009-05-14 2013-12-03 Schlumberger Technology Corporation Production optimization for oilfields using a mixed-integer nonlinear programming model
CN102804083B (zh) * 2009-06-24 2016-01-27 埃克森美孚研究工程公司 用于协助石油产品运输物流的工具
WO2011138988A1 (ko) * 2010-05-07 2011-11-10 대우조선해양 주식회사 Ｌｎｇ 운반선의 전기 생산 장치 및 방법
US9335748B2 (en) * 2010-07-09 2016-05-10 Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. Energy management system
US8880202B2 (en) * 2010-07-09 2014-11-04 Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. Optimization system using an iteratively coupled expert engine

Also Published As

Publication number Publication date
EP2772866A1 (en) 2014-09-03
CA2852394A1 (en) 2013-05-02
CN103890790B (zh) 2016-11-23
WO2013061883A1 (ja) 2013-05-02
KR20140057393A (ko) 2014-05-12
CN103890790A (zh) 2014-06-25
KR101445529B1 (ko) 2014-09-30
TW201333363A (zh) 2013-08-16
US20140303792A1 (en) 2014-10-09
JP5809520B2 (ja) 2015-11-11
EP2772866A4 (en) 2015-06-10
US9513639B2 (en) 2016-12-06
JP2013092162A (ja) 2013-05-16
CA2852394C (en) 2017-02-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI516708B (zh) Storage tank planning and export system and method
Khor et al. Petroleum refinery optimization
US8788068B2 (en) Modeling tool for planning the operation of refineries
Nasab et al. Designing an integrated model for a multi-period, multi-echelon and multi-product petroleum supply chain
Amaran et al. Medium-term maintenance turnaround planning under uncertainty for integrated chemical sites
US20130179235A1 (en) Computer apparatus and method for integration of process planning optimization and control
Yang et al. Integration of crude-oil scheduling and refinery planning by Lagrangean Decomposition
Escobar et al. Multi-objective mathematical model for the redesign of supply chains considering financial criteria optimisation and scenarios
Niroomand et al. An intuitionistic fuzzy two stage supply chain network design problem with multi-mode demand and multi-mode transportation
Wang et al. A two-stage stochastic nonlinear integer-programming model for slot allocation of a liner container shipping service
Rocha et al. Cascading knapsack inequalities: reformulation of a crude oil distribution problem
Bengtsson et al. Refinery planning and scheduling: an overview
Garcia-Verdier et al. Optimization of crude oil operations scheduling by applying a two-stage stochastic programming approach with risk management
LawrenCe Cost estimating for turnarounds
Liao et al. Optimizing site qualification across the supply network at western digital
Wang et al. Dynamic container slot allocation for a liner shipping service
Gorawski et al. Neural networks in petrol station objects calibration
JP7121180B1 (ja) タンク運用計画導出システム及びタンク運用計画導出方法
García García-Verdier et al. Optimization of crude oil operations scheduling by applying a two-stage stochastic programming approach with risk management
Oosterhuis Robust pipeline flow scheduling at an oil company
Chen et al. A novel variable drive modelling approach for general framework of chemical production scheduling
CHARLES DEVELOPMENT OF A LIFE CYCLE COSTING MODEL FOR LIQUEFIED NATURAL GAS PRODUCTION SYSTEM
Haan Solving an inventory-bound multi-item single-machine scheduling problem at Shell Chemicals Europe bv
Son et al. Shipment and charter planning: a case of a Korean oil refining company
Bittar et al. A decomposition method by component for the optimization of maintenance scheduling